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简捷启发式的笔记(11)

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  • 七生
    第89页

    七生 (晴耕雨讀)

    通過品牌再認選股，分散投資，勝于隨機。 (更多)

    2011-06-05 22:26:37   回应

  • 七生
    第72页

    七生 (晴耕雨讀)

    信息充分的情況下，不需要再認。 (更多)

    2011-06-05 22:15:45   回应

  • 七生
    第41页

    七生 (晴耕雨讀)

    隨機選擇的特點是簡單快速，無限推理的特點是完備最優，兩者的折衷是啟發式。 (更多)

    2011-06-04 16:15:20   回应

  • 七生
    第26页

    七生 (晴耕雨讀)

    母親和老婆落水，先救誰？這就是個需要行動不需要思辨的問題。唯一有用的線索，或許是誰近誰遠。 (更多)

    2011-06-04 16:12:20   回应

  • 七生
    第24页

    七生 (晴耕雨讀)

    粒度越細，噪音越多，越測不準，制定的策略越會有誤差。宏觀簡單最美，健壯且耐用。 (更多)

    2011-06-04 16:10:19   回应

  • 七生
    第21页

    七生 (晴耕雨讀)

    行為樹算法可能是啟發式規則的嵌套體現。 (更多)

    2011-06-04 16:09:07   回应

  • 七生
    第18页

    七生 (晴耕雨讀)

    決策不取多條線索的平均值，而取決策者經驗或情緒中權重最大的線索，來作博弈選擇，這是因人而異，因情境而異的。在信息不充分的無知陌生情況下，則取最近鄰線索作選擇。 (更多)

    2011-06-04 16:04:43   回应

  • 七生
    第14页

    七生 (晴耕雨讀)

    參數優化是個哲學問題。 (更多)

    2011-06-03 20:10:20   回应

  • Foxhound
    第25页

    Foxhound (Exception)

    ……一种广为流传的虚幻设想，它认为将决策制定建立在更多信息和运算基础上将会导致更加准确的推断。这种设想主宰了许多研究，从而导致了认知过程计算模型的产生……这种“愈多愈好”的想法忽视了认知策略的生态理性问题。 并不是多劳多得，要忽略噪音，抓住重点。 (更多)

    2011-03-03 14:48:54   3回应

  • Foxhound
    第24页

    Foxhound (Exception)

    ……两种常用方法之间存在重要差异：一种用法称为“拟合”(fitting)……参数越多，使用的信息(线索)越多，它将越符合给定资料。另一种用法称为“推论”(generalization)……参数越多并不一定越好。 拟合历史和已知，与预测未来和推论未知，是两码事。 (更多)

    2011-03-03 14:34:54   回应

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