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除了AlphaGo,其實還有很多值得留意的人工智能發展。例如現在正在美國進行中的無上限德州撲克大賽,由Carnegie Mellon大學的人工智能對世界上最頂尖的人類選手進行20天的比賽。到目前為止戰況可說是一面倒向電腦一方。
和圍棋不同,德州撲克是一種有隱蔽資訊的遊戲,參賽者並不知道對手以及未派發的牌為何。因此德州撲克相比起圍棋對解決很多現實中的問題意義更大。
Texas Hold’em is a much more interesting game than Go when it comes to real-world artificial intelligence application, since many important real world issues inherently involves imperfect information. 5 days into the game and the human pros are losing badly.

Claudico battles Donger Kim, Jason Les, Bjorn Li, Doug Polk in Brains vs. AI at Rivers Casion, the first time that a computer program has played Heads-up No-limit Texas Hold’em in competition with top human players.

Source: Brains vs AI

有同學傳來CU Secrets個好grade批鬥大會,說GPA 3.5都怕無second hon云云。少年你們太年輕了,都未上Intermediate Macro,急乜?
Dear students, wait till you went through Intermediate Macro before you say everyone is getting high GPA.

係同一個地方教咗六年書,facebook上面一大部分嘅friends都係學系嘅學生,令到facebook嗰feed亦都好受學生影響。例如今晚個feed成日都係某位女同學嘅個人特寫。
Having taught in the same department for six years, a significant number of my facebook friends are students and alumni. This means that my feed is highly influenced by this group—like tonight, a portrait of a certain female student keeps popping up because too many of my facebook friends “liked” the photo.

研究助理入緊香港車牌拍賣數據,問:「點解 DGS 高 [DBS] 咁多」?
係囉,點解?
While entering Hong Kong license plate auction data, research assistant noted that #DGS fetched a much higher price than #DBS…as if it could have been the other way round.

TensorFlow and CUDA 8.0

TensorFlow up and running with CUDA 8.0. Life-saving tip: always explicitly enter your CUDA and cuDNN versions during configuration.

My first impression is TF is a bit behind Nervana Neon in terms of training speed and ease of use. Too bad the latter now belongs to Intel, which clearly wants to promote its own Pentium-based Xeon Phi over Nvidia GPU.

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全民退保學者與統計學

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有同學問我如何看全民退保學者方案的計算,特別最近引起一番爭議的變數問題。我想從社會科學就統計運用出發,解釋一下問題所在。

在社會科學研究中,統計學的主要應用在於估算某因素對另一因素的影響:例如吸煙對存活率的影響,又或加價對需求的影響等。這樣的估算用的總是已有數據,分別只是數據有多新而已。因為已發生的事實只可能有一個,學者的責任就是盡力準確估算這個未知的事實。

因應上述的要求,傳統的社會科學統計訓練非常重視估算的無偏性(unbiasedness)。無偏性的意思是估算平均來說是準確的,而最具代表性的例子莫過於常見的線性回歸分析(Ordinary Least Square)。讀過計量經濟學的同學或許會記得(惡夢!)OLS的特點「BLUE」—Best Linear Unbiased Estimator。意思就是在無偏性的要求下,沒有其他線性模型比OLS更佳。

問題是,準確估算過往效果和就未來作出推算是兩會事。事實上,無偏性和估算的誤差範圍是有著取捨關係,統計學就此亦有相當的理論和驗證。在較進階的計量經濟學課程中—即係每年只有幾個本科同學會選修嗰啲—會教授一些相關的知識,但在整個經濟學課程中並非太受重視,因為如前所述,學者最需要的技巧是準確分析已發生的數據。因為經濟學以外之社會科學要求的統計學訓練更少,問題相信只會比經濟學更嚴重。

可能有同學會問,像全民退保這樣重要的社會議題,怎麼沒有統計學者去做嚴謹的推算?答案很簡單,因為對仕途有害無益。我過去已經解釋過,香港由教資會以降均看重學者著作的國際影響力,而像全民退保這樣的本土議題是上不了好的國際期刊,搞不好還要被人批評一番。吃力不討好,又何必自討苦吃?

《全民退保學者方案》:
http://www.legco.gov.hk/yr15-16/chinese/panels/ws/ws_rp/papers/ws_rp20151207cb2-398-1-c.pdf

2016-8 Micro SD Speed Test – Micro SD卡評比

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Micro SD卡大家可能都要用到,但大概因為卡的價值低,今時今日很少科技網站會做評比,有做的亦無可能做涵蓋所有品牌形號。* 我手頭上剛好有一堆新的Micro SD卡,那就來個測試比試一下那一最款最好。
 
六款參與評比的Micro SD 卡都是64GB,這容量是目前性價比最高的。所有卡都是 Class 10 U1級別,標準要求最低限速係10MB/s。測試用市面上最快之一的Transcend RNF-9 USB 3.1 讀卡器,最高讀速260MB/s。測試內容跟隨行業標準,包括Crystal Mark 3.0.4連續讀、連續寫、隨機讀及隨機寫。前兩者和後兩者分別測試讀寫大檔案及小檔案的表現。
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結果:除了三星及Silicon Power,其他廠商基本上都超越包裝紙上列出的速度。當然,包裝紙上所列的都是數字最大的連續讀取速度,但在實際應用上,隨機讀寫速度對一般用家可能更有意義。考慮到這些因素,評比的結果是:
results
最快(大檔案):Strontium Nitro
最快(小檔案):Samsung EVO
優異:Transcend Premium 400x
 
Fastest (Large files):Strontium Nitro
Fastest (Small files):Samsung EVO
Honorable mention:Transcend Premium 400x
 
說完結果,其實卡的速度是否真的那麼重要?以日常使用來說,卡的速度並不會有太顯著的分別。即使是錄影4K影片,一般都只需每秒連續寫13MB左右,以上所有卡都能應付自如。所以大家就不用想太多了,要用就買吧!
 

佣金與回報

雖然這段片擺明是個廣告,但當中的所謂「必勝股票法」是有學術根據的。多年來的金融學研究都證實,佣金的而且確是平均回報的重要決定因素之一。
這範疇最著名的研究要數加州大學柏克來(UC Berkeley)分校的金融學者Terrance Odean在2000前後發表的一系列論文,當中分析了美國一定大型股票經紀行的交易紀錄。Odean發現小投資者的交易次數和總回報關係不大—也就是說,小型炒家選股並非特別好。但更要命的是,交易次數和淨回報有相當明顯的負關聯,而當中的原因就是佣金。(見下圖)
Odean 2000
買得股票,大家當然是對自己的眼光有信心。但一買就一定有一賣,你賺就我蝕,就整體大市來說的,不可能所有人都靠計算入市時間來賺錢。你怎知道自己一定不是蝕的一方?正因為這個原因,最後就變成佣金高低決定回報。
 
所以選經紀的確要選個佣金低的。不過更重要的是慎重交易,切忌頻密買賣!