‘China Could Have Been a Very Different Country.’ A Search for Family Reveals a Lost Moment

一篇情真意切的文章。
下面这一段则描述了共产党对人性的摧毁。

Like many others, he was effectively orphaned during the Cultural Revolution, with both of his parents sent to the countryside. Growing up, he had lived at Shih-Chia Hutong with his grandmother—my great-grandmother—until she died in 1972.

“I know you’re excited to meet me, but I have no feeling left toward my family,” he told me. He was married, but his wife lived hundreds of miles away, and they didn’t want children. “When I’m dead, throw my ashes into the ocean,” he said. “There will be no one to visit my tomb.”

He had studied Marxism-Leninism at university—his scores were too low, he said, to choose anything else. He was working as a bureaucrat in the civil aviation administration.

I showed him pictures of the family compound at Shih-Chia Hutong today, painted and renovated by its new owners, but he didn’t recognize it. He hadn’t been back for more than a decade. “For me, it’s a place of pain,” he said. As a child, he was forced to sweep the surrounding streets, punishment for his family’s past.

We sat eating and drinking for several hours, but he couldn’t share much history. My great-grandfather had died before Liang Quan was born, and by the time he lived with my great-grandmother, her spirit seemed broken and she barely spoke.

At last, he brightened. He remembered one story about Shih-Chia Hutong. Long ago, a family of yellow weasels, considered a symbol of luck, had lived at the family compound. They were unusually friendly and used to sun themselves in the courtyard, but his father saw them as a nuisance. One day, his father caught them in a sack, took them to a park miles away and set them loose. From that day on, he said, the family’s misfortunes began. My great-grandfather went blind. My great-grandmother mentally unraveled.

“Ever since then,” he concluded with something like relish, “our family’s misfortunes have followed.”

“I thought the misfortunes followed after the Communists took over,” I said, only partly in jest.

He shook his head. “No,” he said. “It was the yellow weasels.”

Source: ‘China Could Have Been a Very Different Country.’ A Search for Family Reveals a Lost Moment – WSJ

华为起诉美国政府 称国防授权法案部分条款违宪

Good luck with the lawsuit !

华为首席法务官宋柳平表示:“第889条是建立在众多错误、未经证实和未经验证的主张的基础上的。法案里的假设是不符合事实的,华为并不为中国政府所有,也不受其控制。此外,华为拥有良好的安全记录和机制,迄今为止,美国没有提供任何有关安全问题的证据。”

华为轮值董事长郭平还指责,美国政府入侵华为服务器,盗窃华为内部邮件和源代码,即便如此,多年以来,美方仍无法提供任何证据,证明华为构成网络安全威胁。2014年,《纽约时报》曾援引“斯诺登文件”披露,美国国家安全局最早从2007年起就设立了一个项目,寻找华为与中国军队之间的联系,但在进入华为服务器并收集了华为创始人任正非的信息之后,他们依然没有找到相关证据。

“美国国会通过立法惩罚华为,且从未展示支持这些限制条款的证据,因此,华为不得不决定通过法律行动予以回应。”郭平表示。

Source: 华为起诉美国政府 称国防授权法案部分条款违宪_公司频道_财新网

海航集团计划撤销对流亡商人郭文贵的诽谤诉讼

为啥撤诉啊,继续告啊,再判他100亿。

海航的律师在周一提交给纽约州法院的文件中表示,郭文贵的言论“现已不受公众关注”,且该公司已得出结论,即起诉会毫无必要地分散该公司对关键业务优先事项的注意力,包括出售非核心资产和降低债务负担。海航于2017年8月提起这项诉讼,其律师已要求法官批准撤销该诉讼的动议。

在当时,郭文贵抛出的未经证实的爆炸性说法令海航头疼不已,该公司当时正在美国和其他地区疯狂收购,吃进了德意志银行(Deutsche Bank AG, DB)和希尔顿(Hilton)连锁酒店等公司的大量股份。贷款人开始对海航所有权提出质疑,一些机构停止承销海航交易。其美国并购交易也受到了监管机构和国会议员的更严格审查。

海航表示,王岐山及其侄子都不是海航的秘密股东,并披露了所谓的真正所有权结构,其中包括两个大型慈善组织,共持有海航集团约52%股份。但这种结构引发了更多关于其所有权的疑问。

出于对所有权的担忧,高盛集团(Goldman Sachs Group Inc., GS)叫停了为海航旗下一家中资公司筹备上市的工作。《华尔街日报》(The Wall Street Journal) 2017年9月份报道称,出于类似担忧,美国银行(Bank of America Co., BAC)也选择不继续推进这项交易。

郭文贵瞄准海航是他详尽爆料中国政商精英腐败情况相关行动的一部分。他在周二接受采访时表示,他所说的有关海航的一切都属实,在他指称海航跟王岐山有关系时,并没有诽谤该公司。海航的律师在向法庭提交的文件中表示,海航仍然相信其提起的诽谤诉讼是有法律依据的。海航的一位发言人表示,除了这份提交给法庭的文件外该公司没有任何评论。

Source: 海航集团计划撤销对流亡商人郭文贵的诽谤诉讼 – 华尔街日报

《大空头》作者称:美国国债可能针对中国定向爆雷

美国对中国定向违约,这个说法并不是第一次听到。
看来并不是空穴来风。

主持人问到刘易斯对于未来政府走向及金融经济的预测。个人认为,虽然这是例行问答环节,但是一个出身金融行业的畅销书作家的预测,不一定比一个宏观经济学家更不靠谱。实际上,一位作家,对于未来的预测,可能更加准确。就如同让一位科幻小说作家预测未来比科学家更靠谱一样,因为科学只能让你从A点挪到B点,而想象力可以让你去到任何地方,而作家和经济学家、科学家们相比,最不缺乏的就是想象力。

刘易斯的回答,确实把大家给镇住了。他说,“特朗普总统一直在系统性地毁坏我们国家的基石——信任。以前是对于新闻媒体的信任,现在是对于政府部门的信任。这些信任,我们以前都是认为自然成立,无需置疑的。那么,接下来还有哪些信任我们是习以为常的呢?”刘易斯自己回答了这个问题:“美元。这个世界上大家都认为对于美元的信任是无条件的,毋庸怀疑的,但是今天这种信任的基础已经动摇了。针对中国的四万亿美元债券,特朗普有可能会违约,作为贸易战的武器。”

Source: 《大空头》作者称:美国国债可能针对中国定向爆雷|美国结构化金融业界年会记录(1)_观点频道_财新网

消息称华为将起诉美国政府

孟晚舟诉加拿大政府,华为诉美国政府,都是这两个法制国家赋予他们的权利,我希望跟踪案子到最后,看看中共的以彼之矛攻彼之盾的做法会不会成功。

WSJ评论区有个人说,那个在中国被捕的加拿大人可以起诉中国政府吗?
这就是区别啊。

华为准备在美国提起的诉讼,预计将对去年通过的国防支出授权法的一个部分提出挑战。该条款禁止政府行政机构使用华为和另一家中国企业中兴通讯(ZTE)生产的电信设备。

据上述知情人士中的一位透露,华为的诉讼很可能会辩称,该条款是一项“剥夺公权的法案”,或者说是一种未经审理就将某个人或团体单挑出来进行惩罚的立法行为。美国宪法禁止国会通过这种法案。

Source: 消息称华为将起诉美国政府 – 纽约时报中文网

U.S., China Close In on Trade Deal

你要知道共产党老祖宗发明了辩证法。

BTW,贸易协定里面暂时还没有关于产业政策和补贴的内容。

One wild card in the U.S.-China negotiations is the impact of Mr. Trump’s failed summit in Vietnam with North Korean leader Kim Jong Un. U.S. officials said they hope Mr. Xi learns from that episode that Mr. Trump would reject an offer he considers inadequate. But they fear Beijing might take the opposite lesson: that Mr. Trump is desperate for a win.

“His failure to get a deal in Vietnam increases the pressure on him to get a deal with the Chinese,” said Fred Bergsten, founder of the Institute for International Economics in Washington.

Source: U.S., China Close In on Trade Deal – WSJ

孟晚舟起诉加拿大,称合法权利受到侵犯

孟晚舟在加拿大宣布推进引渡之后提出这项诉讼,暗示中国和加拿大政府已经没有台下交换利益的可能,接下来会打得很难看。

孟晚舟在不列颠哥伦比亚省最高法院(Supreme Court of British Columbia)提起诉讼,称去年12月份一名加拿大皇家骑警和三名边境官员“以例行边境检查的虚假借口”,对她进行了三个多小时的非法拘留、讯问和搜查,之后她才被告知被捕的原因。上述指控中称,相关官员不当拒绝了孟晚舟与律师见面的要求。

该诉讼称,上述官员的行为侵犯了《加拿大权利与自由宪章》赋予孟晚舟的权利。

记者未能立即联系到加拿大司法部发言人。

该诉讼是在上周五提出的。加拿大当天表示,美国已提供举行引渡孟晚舟听证会所需的足够证据。美国已要求引渡孟晚舟,称她和华为违反了美国对伊朗的制裁。

Source: 孟晚舟起诉加拿大,称合法权利受到侵犯 – 华尔街日报

统计建模:两种文化

标题其实是 Leo Breiman 于2001年在统计科学杂志发表的一篇论文,而我今天才在机器学习课程的阅读清单里看到它。

我一看到这篇文章就非常喜欢,接下来让我跟你介绍一下这篇文章的主要内容和我的一些感想。

哪两种文化?

作者认为当时统计学有两种文化,他称之为数据模型派(Data Modeling)和算法模型派(Algorithmic Modeling)。其中统计学家有98%是数据模型派的。

数据模型派的主要特点,就是论文先假设统计数据符合某种分布,一般来说是线性回归,然后建模,算显著性水平,得到结论。
数据模型派,更关心的是模型,和模型的可解释性。

而那2%的算法模型派,也假设统计数据符合某种分布,但并不直接对这种分布进行建模,而是通过SVM、分支树等办法(随机森林正是该论文作者发明的)获得模型,并用验证集/测试集确定该模型的预测能力。他们关心的是预测能力,而不是模型的可解释性。

数据模型派有什么问题?

因为数据模型派预设统计数据的分布模型,并且为了可解释性多用线性模型或逻辑回归,用R2作为显著性水平的衡量工具。

但问题在于,即使模型通过了显著性水平测试,对于增加了多项式的线性模型,统计数据也未必真的符合线性回归模型。
David Freedman 和 William Cleveland 等人已经发现了这个问题。

换句话讲,数据模型派的统计学家只是把一个模型套在了数据上,然后说这个模型的显著性水平测试已经通过了,blablabla。
如果增加多项式的话,同一组数据可以回归得到不同的模型,因此也可以得到完全不同的结论。
那么这些统计学家怎么确定哪个模型才是正确的呢?它们都通过了显著性水平测试啊。

对数据模型派更糟糕的是,在应用到复杂系统(例如未知的化学或生物过程)的数据上时,假设数据符合某个模型就更为可笑了。
这一派统计学家为此加上了贝叶斯、蒙特卡洛等方法,然而,如此一来数据模型派的可解释基础就不存在了。

该算法模型派出场了!

算法模型派并不去猜测统计数据的分布模型,因此对于复杂系统的应用没有数据模型派的那个问题。

更好的是,算法模型派支持模型的多样性,(想一想随机森林),并且,由于支持多种模型,在一些实际应用上,其预测的准确性显著高于数据模型派,并且这个效果是通过验证集/测试集证实的。

另一方面,数据模型派经常面对的维度爆炸的问题,算法模型派根本不在乎。数据模型派需要用PCA等方法降低维度,同时也丢弃了一些信息,但是算法模型派可以使用上这些被丢弃的信息。

算法模型就真的是个黑匣子吗?

作者举了三个例子说明,某些时候,因为特征的共线性,随机森林比逻辑回归更能找出关键特征,随机森林还能对特征进行聚类,以及对特征重要性给出更清晰的细节。

因此,作者在最后建议统计学家拥抱算法模型,他认为未来解决实际问题更多得依赖算法模型。(记住这可是2001年)

本人的感想

人工智能(AI)在近几年引起了很多人的关注,有些人认为只是又一个(短暂的)风口,有些人对它目前的能力有一些不切实际的幻想。

我觉得它在这两者之间,它会像互联网一样在相当长的一段时间持续的改变我们的生活,就像90年代互联网浪潮一样,那个时候也没多少人遇见到了目前的移动互联网时代。

而机器学习技术,AI的核心技术,这个源于统计学却又完全不同于传统统计学的东西,正是论文作者所说的算法模型。
作者在那个时候已经看到了机器学习技术的发展潜力,也为机器学习社区贡献了随机森林这种优秀的算法。
*据Kaggle统计,在传统数据分析领域,即非图像非自然语言等领域,随机森林是挑战者最喜欢用的算法之一。

但是我很遗憾的看到,即使在2018年,国内仍有一些学者戴着大数据/人工智能的花环,干着数据模型派的事情。

tweet_status/1074116611089387520

Mail to prof chen

我也很遗憾,现在才看到这篇论文。
但也许是因为我并没有认真的学过统计学,没有数据模型派的成见,我在学习机器学习的过程中已经形成了这样一种感觉。

就像作者试图告诉我们的,摒弃100%的可解释性,去拥抱未知