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信号与噪声免费阅读_百度阅读

gecimao 发表于 2019-08-18 14:02 | 查看: | 回复:

  内容,没有明确说明什么是噪音,什么是信号。只是通过不同社会事件来对预测的可能性作出解释。具体的说就是没有什么特别的东西。

  小小:有数据和利用数据是重要的,但是如何有效利用数据,如何分辨数据的有效性?在信息泛滥的时代,大数据盛行的时代,这本书又带给我们冷静的思考。值得读。

  我为本章写作所采访的那些流行病专家强烈地意识到自身所用模型的局限性,这一点和其他领域的专家形成鲜明对比。哈佛大学的马克·利普思奇告诉我:“依据3个数据点作预测是很愚蠢的。”利普思奇所说的“3个点”是指1918年、1957年和1968年3次流感的爆发,“我们能做的就是为病情发展的不同状况作好准备”。

  如果你无法做出准确预测,却假装自己可以确保预测准确,这样做通常会贻害无穷。我猜想流行病专家和医学界的其他专家深知这一点,因为他们必须遵从希波克拉底誓言:最重要的是,不能伤害别人。

  医学界对统计模型的使用最为谨慎,医生总能恰如其分地扮演预测的角色。这并不是说经济学家或地震学家作预测时没有风险。但由于医学直接与生命和死亡挂钩,医生会更加谨慎小心。在医学领域,错误的模型会让人丧命。后果很严重。

  另外,奇普·马卡尔关于“为见解建模”的概念还要进一步充实。本书的主导思想是,预测既是手段也是目标。比如,预测在验证假说时发挥核心作用,因此在所有科学领域都发挥核心作用。

  正如统计学家乔治·E·P·博克斯所写:“所有的模型都是错误的,但是其中有些是有用的。”这句话的意思就是,所有模型都是这个世界的简化形式,因为这是必要的。正如另一位数学家所说:“一只猫最好的模型就是一只猫。” 其他模型都会遗漏一些细节。这些细节是否关系重大,取决于我们试图解决的问题究竟是什么,还要看我们想要得到的答案有多精确。

  在我们使用的工具中,统计模型并非唯一一个要求我们做出粗略估算的工具。例如,语言就是一种模型,一种我们用于相互沟通的近似值。所有语言都包含一些单词,在别的语言中却没有直接对应的同源词,即使两个词都在尽量解释同一个事物,它们也不是同源词。技术领域有其特有的语言。

  但是,博克斯写道,一些模型是有用的。据我观察,芝加哥和匹兹堡两支团队正在进行的基于Agent建模就十分有用。这些模型能断定不同族群对疫苗的态度,能推出疾病在一个城市中不同社区的传播情况,也能猜到人们对流感新闻的反应,这些本身就是重要的问题。

  一个好的模型即使失败了也有价值。“我们应当假设无论作什么预测,通常都是错误的。”欧祖诺夫告诉我,“所以,通常作预测就是为了了解错误是如何形成的,出错时该怎么做,如何将损失最小化。”

  关键是要记住,模型是帮助我们理解某一领域复杂性的工具,而不是取代整个领域。这一点不仅在作预测时十分重要。一些神经学家,如麻省理工学院的托马斯·波焦认为人脑处理信息的方式就是通过一系列近似值获得的。

  这就是为什么在预测时,形成更好的自我认识,正确解读所收到的信号如此重要。本书的前半部分主要介绍这些近似值在哪些领域服务于我们,又在哪些领域使我们惨败。本书的后半部分则关于如何更好地提高近似值,每次只提高一点。

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