推测的演变:从经验直觉到复杂模型 (推测的意义)

推测的演变,从经验直觉到复杂模型推测的意义在人类决策和认知过程中,推测发挥着至关重要的作用,从最基本的直觉到最复杂的模型,推测使我们能够对不确定性进行导航,并做出明智的决定,推测的演变随着时间的推移,推测策略经历了显著的转变,1.经验直觉,特点,基于个人经验和模式识别,优势,快速、直观,适用于简单情形,劣势,容易受到认知偏差和主观因素…。

推测的演变从经验直觉到复杂模型推测的意义在人类决策和认知过程中,推测发挥着至关重要的作用。从最基本的直觉到最复杂的模型,推测使我们能够对不确定性进行导航,并做出明智的决定。推测的演变随着时间的推移,推测策略经历了显著的转变:1. 经验直觉:特点:基于个人经验和模式识别。
优势:快速、直观,适用于简单情形。劣势:容易受到认知偏差和主观因素的影响。2. 启发式方法:特点:简化复杂的决策问题,使用经验法则和捷径。优势:快速、节省认知资源。劣势:可能导致系统性偏差和错误。3. 统计模型:特点:使用统计数据和概率理论来量化不确定性。优势:提供客观的估计,减少认知偏差。劣势:需要大量数据,可能过度依赖特定假设。4. 人工智能(AI)模型:特点:利用机器学习和深层神经网络来学习复杂模式。优势:能够处理庞大数据集,发现非线性关系。劣势:可以是黑匣子模型,解释性有限。推测模型的复杂性推测模型的复杂性取决于几个因素:不确定性的程度:不确定性越大,模型需要越复杂。决策的后果:高风险决策需要更准确的模型。可用的数据:数据量和质量会影响模型的复杂性。认知资源:决策者可用于处理模型的认知资源。模型选择选择最合适的推测模型至关重要。考虑以下因素:推测任务的性质:模型应该与任务目标和预期不确定性相匹配。可用的资源:评估数据可用性、计算能力和认知负荷。模型的鲁棒性:模型应该对假设变化、异常值和新数据点表现出鲁棒性。模型的可解释性:决策者应该能够理解模型的输出和决策过程。结论推测是人类决策和认知中不可或缺的组成部分。随着时间的推移,推测策略从简单的经验直觉发展到复杂的人工智能模型。选择合适的推测模型对于做出明智的决定和减轻不确定性的影响至关重要。通过了解推测的演变和模型选择的原则,我们可以提高我们的决策能力,并导航日益复杂和不确定的世界。


数学统计问题:一个班50人,问:为什么生日同月同日有一对的几率为97%

每个人都有生日,偶尔会遇到与自己同一天过生日的人,但在生活中,这种缘分似乎并不常有。

我们猜猜看,在50个人当中,出现这种缘分的概率有多大,是10%,20%,还是50%? 有人告诉我,在文章开头插入公式十分倒胃口,所以就不写计算过程了(除了传统的排列组合方法外,美国数学家保罗·哈尔莫斯还给出了一个巧妙的解法),直接给出结果吧。

在50个人中有相同生日的概率,高达97%,这个数字,恐怕远远超出了绝大多数人的意料。

相信我,错的不是计算过程,而是直觉。

在这个地方,科学又跟我们的日常经验开了个玩笑。

正因为计算结果与日常经验产生了如此明显的矛盾,该问题被称为“生日悖论”(Birthday Paradox)。

它体现的是理性计算与感性认识的矛盾,并不引起逻辑矛盾,所以倒也算不上严格意义上的悖论。

“生日悖论”的原始表述是:在23个人当中出现相同生日的概率大于50%。

为了让矛盾更突出,我特地把人数换成了50。

如果事先不知道答案,光看问题,你猜测的结果肯定远远小于97%吧?说到这里,也许会有人质疑,我们在计算时,假定人们的生日均匀而随机地分布,但生活中却未必如此———别担心,数学家们早就考虑到了这个因素,不平均分布的情形也已解决,而且更进一步的证明是,不平均分布时,概率只会更高。

此外,美国计算机科学家高德纳(D. E. Knuth)还计算过这样一个问题:平均在多少人中才能找到一对相同生日?答案是25人。

这看起来实在是不可思议吧? 对于为何出现这种矛盾?其实问题并不复杂。

首先,当只有1个人时,出现“相同生日”的概率为0%。

如果不考虑闰年的因素,当人数大于365时,出现“相同生日”概率是100%。

于是,在1到365这个区间内,我们通常会自然而然地认为,对应的概率是线性地从0%增长到100%,哪怕不线性,也不会陡峭得太离谱,所以对于50人来说,该概率应该在50/365,即13.7%左右。

但事实上,这条曲线的增长劲头却是十分可怕:从一开始就直线上升,到50人时,几率已经接近100%,与我们幻想的线性曲线有天壤之别。

那么问题就是:为啥我们会误以为它是线性的?别急,我们把问题稍作改动,就能得到启发。

新的问题是,在一群人当中,有人与你同一天生日,这个概率有多大?同样地,我们把概率曲线描出来,可以看到,它是十分平缓的:人数为350时,这个几率不过略高于 50%。

现在,我们大致可以发现前述那种错误的直觉产生的原因了:当我们看到“有人生日相同”时,下意识地用“与我生日相同”去推测,以至于把火箭发射当成了平稳增长,这才造成了“生日悖论”。

计算方法第一人的概率是三百六十五分之一,第二人的概率是三百六十五分之二,第三人的概率是三百六十五分之三,第四人的概率是三百六十五分之四……第五十人的概率是三百六十五分之五十 然后全部相乘,得出P(全不相同)=0.03,P(全相同)=1-0.03=0.97 0.97=97‰ 有相同的概率为97‰

分析为主的时期教育研究方法发展的基本特点有哪些

一、教育研究方法发展的历史阶段及基本特征 (一)直觉观察时期(从古希腊至 16 世纪) 1、考察教育问题的立足点,即研究的起点,是从当时社会发展的要求和统治 阶级的根本利益出发,在教育内容和教育方法上则以伦理道德教育为主.2、采用观察法以及归纳、演绎和类比的思维方式对教育现象进行研究并形成 理论.3、辩证法的初步运用以及朴素的系统观.4、各种学派基于不同的哲学观、自然观、社会观和教育观,而形成不同的教 育研究方法思想观点.(二)分析为主的方法论时期(17 世纪至 19 世纪末、20 世纪初) 1、从经验的描述上升到理论的概括,把教育作为一个发展过程来研究,不仅 描述现象的特点,而且着重揭露现象间的联系和发展历程.2、教育研究方法论在很大程度上是同认识论揉合在一起的,并初步形成了以 不同哲学理论指导的两种不同的研究方式和研究风格,这就是归纳法和演绎法.3、心理学思想开始成为教育科学研究方法论的理论基础.4、反对权威专断,主张教育要适应自然,并从自然科学中移植“实验方法” .(三)形成独立学科时期(20世纪以来) 1、构成教育研究方法体系的大部分方法是从其它学科移植而来的.2、教育研究方法理论中的两个基本派别——进步派与传统派、实证的与思辨 的、实用的与理论的进一步分道扬镳,各自的发展研究为方法论的发展开拓了新领域.3、考察这个时期研究方法的哲学基础,由于受西方哲学非理性主义、唯科学 主义思潮以及实用主义哲学影响,在研究方法的探讨中,明显地表现出实用主义倾向.4、在教育研究方法形成为独立学科的同时,教育科学领域内分科的学科研究 方法也同时取得显著进步.5、教育研究方法的发展还受到马克斯辩证唯物论和心理学及心理学研究方法 两个因素的影响.(四)现代教育与现代教育研究方法论的变革(20 世纪 50 年代以来) 1、科学对自然和社会的研究越来越广泛、深入,使科学研究中直观性的程度 减少,抽象化的程度提高,产生了逻辑思维方法高度发展的必要性.2、不同学科的相互渗透.3、现代科学发现了一系列原有科学理论体系不能解释和说明的新事实,出现 了一些佯谬,破坏了科学体系原有的原则和思维前后一贯的逻辑严密性,产生了现 代科学范畴体系的许多根本性的变化,同时也促使逻辑方法向前发展.4、科学研究课题的复杂性、综合性在日益加强,随之而来的科学研究手段日 益复杂、精密,科学研究日益成为集体的、综合的事业.二、影响教育研究及其方法发展的基本因素 (一)哲学认识论与教育研究 (二)科学技术发展与教育研究 (三)教育理论与实践的发展与教育研究 (四)相关学科的发展与教育研究(五)社会文化传统与教育研究

从经验直觉到复杂模型

先前的知识经验在知觉过程中的作用

很复杂的议题啊。

简单说下吧。

先前的知识经验能给我们以一定的参考,在下一次作出决定或者行动之前能更好得进行把握,以便更好的解决问题。

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