信号与噪声

出版社:中信出版社
出版日期:2013-8
ISBN:9787508641140
作者:[美] 纳特•西尔弗
页数:432页

内容概要

纳特•西尔弗,统计学家、作家和《纽约时报》政治性网站538.com的创始人。2008年美国大选期间他成功预测出49个州的选举结果,2012年大选期间更是成功预测出全部50个州的选举结果,被称为“神奇小子”。2009年,《时代》周刊将他评选为全球100位最具影响力的人物之一。

书籍目录

引 言 XIII
第一章 预测失败的灾难性后果 001
一场错误预测引发的悲剧 001
他们只是不想让“音乐”停下来罢了 004
评级机构为什么会犯下致命的错误? 007
第一幕:房地产泡沫 011
第二幕:负债经营 014
幕间休息:从贪婪到恐惧 017
第三幕:这次还是犯了同样的错误 019
失败的预测都是非样本预测 022
失败预测的公式——非样本,无思考 024
前事不忘,后事之师 025
第二章 政治选举预测:狐狸和刺猬,谁更聪明? 027
政治学家是名副其实还是徒有虚名? 030
狐狸型专家:善于变通,更善于做出准确的预测 032
刺猬型专家更适合做电视节目嘉宾 034
政治预测为什么常常失败? 035
狐狸型预测方法 038
原则一:用概率的方法思考问题 040
原则二:今天的预测是你以后人生的第一个预测 043
原则三:寻求共识 044
定性信息与定量信息同等重要 046
做出客观的预测并非易事 049
第三章 棒球比赛预测:球探和数据怪才,谁更胜一筹? 051
构建棒球比赛的预测系统 053
全世界最丰富的统计数据库 055
老化曲线与相似分数 056
球探与数据怪才的矛盾冲突 062
系统与球探的对决:球探赢了 063
球探和数据怪才的偏见 066
生理指标与心理指标 069
信息是决定预测成败的关键 074
并不是信息越多,预测就越成功 076
《点球成金》的真正意义 079
第四章 天气预测:蝴蝶扇动翅膀,有可能引起龙卷风 083
我们真能准确地预测天气吗? 085
气象预报简史 086
用矩阵来预测天气 088
混沌理论与蝴蝶效应 092
视觉化预测与抽象化预测 094
被雷电击中的概率越来越小了 098
什么样的预测才算是好预测? 101
商业竞争如何使预测变得更糟糕? 103
天气预报说降水概率为60%,你出门会带伞吗? 106
尽可能地做出准确预测 110
第五章 地震预测:一个困惑了人类1 000 年的难题 115
地震可以预测吗? 116
“圣杯”根本就不存在 118
我们对于地震的了解 121
究竟是信号还是噪声? 125
那些以失败收场的地震预测 128
过度拟合模型:将噪声误认为信号 133
2011 年日本大地震引发的思考 137
地震震级的上限是多少? 141
被审判的预测科学 142
第六章 经济预测: 经济学家为什么没有预测到2008 年经济危机? 145
不可忽视预测中的不确定性 146
经济学家都是理性的吗? 148
相关的两个经济变量未必互为因果 152
变化莫测的经济 156
经济数据中充满噪声 160
经济是一个动态系统,不是一个方程式 161
经济预测中不可避免地会存在偏见 164
克服预测偏见的两种选择 166
第七章 传染性疾病预测:禽流感为何会突然爆发,又突然消失? 171
人们又一次高估了H1N1 的致命率 175
外推法的危害——艾滋病感染人数被低估了一半 178
为什么2009 年的流感预测会失败? 179
自我实现预测与自我否定预测 182
预测模型越简单越好,还是越复杂越好? 185
所有的预测都失败了 189
预测是为了让损失最小化 193
第八章 贝叶斯定理:只有正确的预测才能让我们更接近真相 195
成功的赌客是如何思考问题的? 200
贝叶斯留下的宝贵遗产 203
概率、预测与科学进步 205
简单的运算推导出重大的预测 206
为什么大数据时代的预测更容易失败? 211
当统计数据偏离了贝叶斯定理 213
成功践行贝叶斯定理的体育赌客 216
通往真理的贝叶斯之路 218
第九章 国际象棋大战:计算机与人类的智能博弈 221
国际象棋的人机大战 223
国际象棋比赛预测和启发法 225
开局阶段:独立思考能力更重要 227
中局阶段:宽度与深度的两难选择 229
残局阶段:计算机能力方面的较量 233
计算机战胜了人类 236
国际象棋大师为何败给了“深蓝”计算机? 240
计算机擅长做什么? 245
用试错法提高计算机的预测能力 246
克服人类的技术盲点 248
第十章 扑克牌游戏:如何从1 326 种组合中猜出对手的底牌? 251
是心理游戏,也是数学游戏 252
出色的扑克牌玩家如何读出对手的牌? 254
是弃牌还是跟注,如何选择? 257
虚张声势,让对手猜不出你的底牌 265
学习曲线与二八原则亦适用于预测领域 267
扑克牌经济的繁荣 270
扑克牌经济泡沫的破灭 274
既靠运气也拼技能 275
我们对于扑克牌游戏的妄想 278
以过程而不是结果为导向 281
第十一章 股票市场:非理性交易者的存在让价格泡沫不可避免 283
贝叶斯定理世界中的价码牌 284
预测市场中的“无形的手” 286
群体预测往往优于个体预测 288
有效市场假说理论的缘起 290
过去的表现不代表未来的结果 292
技术分析法并不能预测股市 293
有效市场假说的3 种形式 294
追涨杀跌的股市投资策略真能获利吗? 296
当有效市场假说遇到非理性繁荣 298
羊群效应催生股市泡沫 305
过度自信的投资者逃不开“赢家的诅咒” 311
股市泡沫需要很长时间才能被挤出 312
有时,价格的确是错误的! 313
金融市场中的噪声 314
直觉判断让投资者深陷“高买低卖”的误区 316
有没有可能预测到市场泡沫的出现? 319
第十二章 温室效应:未来10 年,全球气温会上升还是下降? 323
温室效应真会导致全球气温变暖吗? 324
温室效应假说的3 种怀疑论 328
对“全球气温会持续升高”预测的批判 331
达成共识的预测结果 333
不能把所有鸡蛋都放在一个篮子里 335
气候科学不是“火箭科学” 336
模型越复杂,预测越糟糕 338
气候预测中的3 类不确定性 339
评判气候预测准确性的时刻到了 343
“全球变冷”事件的教训 347
正确的预测绝对离不开科学的方法 349
气温变化趋势的真相 351
政治与科学的针锋相对 355
第十三章 恐怖主义: 比“9•11”更严重的恐怖袭击事件会发生吗? 359
信号无处不在 360
你不知道的不代表不会发生 365
“9•11”恐怖袭击事件是“已知的未知”? 366
用数学的方法研究恐怖主义 371
用统计学的方法测量恐怖主义 374
9 级恐怖袭击很可能会发生 378
为什么恐怖分子不去炸购物中心? 384
如何辨识恐怖袭击的信号? 386
结束语 389
致 谢 397

作者简介

【编辑推荐】
从海量的大数据中筛选出真正的信号,
“黑天鹅”事件也可提前预知!
“本书将成为未来十年内最重要的书籍之一。”——《纽约时报》
“对于每一个关心下一刻可能会发生什么的人来说,这都是本必读书。”——理查德•泰勒
《华尔街日报》2012年度10本最佳非虚构类图书之一
《经济学人》杂志2012年度书籍
亚马逊网站2012年度10本最佳非虚构类图书之一
长踞《纽约时报》畅销书排行榜达6个月之久
【内容简介】
天气预报说降水概率为60%,你出门会带伞吗?
被雷电击中的概率到底有多大?
地震发生之前,我们真的无法预测吗?
中情局为什么会忽略“9.11”恐怖袭击发生的信号?
禽流感为何会突然爆发,又突然消失?
为什么大数据时代的预测更容易失败?
人类每时每刻都需要对未来进行预测并制定相应的策略,如此国家、企业乃至个体才能持续发展,因此我们对于“下一刻会发生什么”倍加关注。
在信息爆炸的大数据时代,随着我们的生活节奏变得越来越快,我们所要做出的预测的速度和数量都在不断增加。一个不容忽视的事实是,现实世界中的很多预测都失败了,由此付出了巨大的社会代价。“9.11”恐怖袭击事件、2008年金融危机、卡特里娜飓风、2011年日本大地震、禽流感肆虐,这些“黑天鹅”事件的发生在很大程度上应归咎于糟糕的预测,也就是说预测者们被众多信息中的噪声干扰,而忽视了其中真正的信号。
作者最为美国最具影响力的预测专家之一,检视了从飓风到地震、从经济到股市、从NBA到政治选举在内的众多领域的预测事例,旨在回答一个问题:如何才能从繁杂的海量数据中筛选出真正的信号,从而做出接近真相的预测。
真正优秀的预测者会用概率的方法思考问题,他们谦虚而且勤恳,他们能清楚地区分什么是不可预测的、什么是可预测的,他们注重能带领他们接近真相的成千上百个小细节,他们能辨识出什么是噪声、什么是信号。
从全球经济的健康到战胜恐怖主义,都依靠预测的质量。这本书可以给你想要的答案。
【媒体与专家推荐】
人们喜爱统计学,但统计学并不总能回馈给人们同样的爱。西尔弗的这本书带给我们一场睿智的、优雅的、科学与艺术交叉的预测之旅,从中我们可以领略到当大数据遇到人类本性时将会发生什么。在棒球比赛、天气预报、地震预测、经济预测和竞选投票等领域,西尔弗发现,糟糕的预测往往源自偏见、既定的利益和过度自信。在今天这样一个指标泛滥的世界,这本书给了我们一记及时的提醒:只有正确运用统计学工具的人,才能做出好的预测。——亚马逊网站
这本书对大众的精神启迪意义不亚于像约翰•肯尼斯•加尔布雷斯(曾引发对经济政策的讨论)这样的公共知识分子和像沃尔特•克朗凯特(曾改变对越南战争的看法)这样的社会名人,它将会成为未来十年内最重要的书籍之一。——《纽约时报》书评版
西尔弗轻松随性的语言风格让哪怕是最艰涩的统计资料都变得简单易懂。更重要的是,他的论据和案例都来自于费尽苦心的研究。——《华尔街日报》
西尔弗是统计学界的科特•柯本(美国已故著名摇滚歌手),他写作的这本新书既是一本实践指南,也是一部哲学宣言,通过一系列案例研究——从飓风到职业扑克牌手到恐怖主义,集中论述了一个主题:预测。对于那些想对未来做出更好预测的人和想验证他人预测正确与否的人来说,这本书都极具价值。——《波士顿环球报》
西尔弗以令人难以置信的轻松语言,写了一本关于如何做预测的入门读物,每个人都应该读一读。——《华盛顿邮报》
这本书就像一座宝库,里面有数不尽的宝藏:贝叶斯定理与概率论,运气和性格,扑克牌手对生活的看法,等等。然而最重要的是,它是帮助我们区分繁杂数据中哪些是噪声、哪些是信号的“测试仪”,是我们当下最需要的基本工具;它有时还能帮助我们正确评估那些我们不熟悉却必须了解的信息的价值。——《时尚先生》
统计学或预测是让很多人望而却步的话题,而本书就是关于这个话题的一本有趣的普及读物,棒球比赛、职业扑克牌手、政治选举等例子足以勾起读者的好奇心,甚至会让他们废寝忘食地阅读,而且其中潜藏着帮你做出正确预测的能量。——《石板》杂志
这本书与畅销书《黑天鹅》的观点有异曲同工之妙。西尔弗认为,人类对自己的预测能力往往过度自信,以至于他们排斥用概率的方法思考问题,也不允许自己的预测模型中存在不确定性。——《经济学人》

西尔弗剖析了我们对股市、风暴、体育等并非一成不变的事物所做的预测。——《连线》杂志
对于身处大数据时代的每一个企业、每一场运动赛事和每一个政策制定者来说,这本书都不可不读。——《福布斯》
非常棒的一本书,而且充满阅读的乐趣。西尔弗用这本书给我们制造了一个愉悦的信号。——蒂姆•哈福德,《金融时报》专栏作家
预测很难,特别是对于未来的预测。在这本重要的著作中,西尔弗解释了为什么专家的预测有时正确,有时却一无是处;也分析了为什么我们必须未雨绸缪。对于每一个关心下一刻可能会发生什么的人来说,这都是本必读书。——理查德•泰勒,《助推》作者
在大数据时代做预测可能跟你想象的完全不同。这本观点新鲜且原创的书,为我们区分关于未来的预测中哪些是主观现实、哪些是客观现实,提供了意想不到的启发性视角。作者还指出,只要我们明智地从糟糕的预测中吸取教训,那我们一定会在科学、技术和政治的预测方面取得进步。——洪博培,前美国驻华大使

在你读完这本书后,你一定会更了解为什么有些预测模型有效,而有些毫无用处。你也会更加注意接下来一周的天气预报,而对一周以后的天气预报则毫不在意。西尔弗将一个复杂的、艰涩的话题变成了有趣的、轻松的和亲切的。——皮特•奥斯扎格,前美国国家管理及预算办公室主任
西尔弗并没有提出一个如何做出好预测的综合性理论,但他的这本著作的确有利于帮助人们在诡谲多变的商业世界中做出正确的预测。——克里斯•威尔逊,谷歌公司开发大使


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发布书评

 
 


精彩书评 (总计41条)

  •     坏天气好运气偷爱警/文作者的论点,全部来自于生活事件,每个事件,都与我们的生活息息相关,房产、股票、地震、天气、疾病等等都是与生存相关的话题。为了做足论述工作,作者翻阅了大量的资料,查询了很多数据,当一系列数据纷纷成为有效论据的时候,作者自己蒙圈了,到底那些信息是有效的,那些信息是虚假的。很多信息不过是掩人耳目的噪音,并不能佐证事件的进展状态,并不能预测未来的结果。这其中,噪音是华丽的转身,却带给生活无尽的思考。真实信号,或许并不华丽,但却可以成为事件,最终的盖棺论据。公众、媒体、社会都希望从纷杂的噪音里,挑选出信号的起源地,却始终迷失在噪音的干扰当中,是什么让科学技术、让智慧、让人类的进步望而生畏,是什么让人类的发明创造变得愚钝可笑,就是噪音,不同种类的噪音,各种变化的噪音,强调了思想的过程,却给不出正确答案和结果。通过这部书,我们最起码可以从作者的思想判断中,找到一种规律和方法,分析出那些噪音是虚拟的、非线性、非常规的表象,我们可以运用深入的讨论,运用不同种类、不同角度、不同层次的信息汇总,来综合分析有效数据的可操作性。如果所有数据都不过是烂泥一样的数字组合运算,就可以说明,这些数据都是噪音,都是过气的历史参数,只能作为参考,不能作为依据进行论证。通过往期数据看,常规数据的起伏表现,不过是阶段性的综合参数。而一旦,数据出现高风险、高负债、高频率的波动,加上不期而遇的意外干扰,打乱常规数据的有效性。仅凭这些,良性数据中存在的微小误差,微状态因素,就会轻易的打乱数据有效性,从而,成为巨大的数据隐患。最近,秦火火、立二拆四等人,因为造谣传谣,被公安机关依法逮捕判刑,他们利用网络传媒的公信力和传播力,发布虚假信息,制造声势,引起公众的广泛关注,而这些谣言四起的事件,都是子虚无的虚假信息,误导了大众和传媒的判断,诱发诸多不利的安全隐患,给社会造成严重的影响力。最近司法解释规定,利用信息网络诽谤他人,同一诽谤信息实际被点击、浏览次数达到5000次以上,或者被转发次数达到500次以上的,应当认定为刑法第246条第1款规定的“情节严重”,可构成诽谤罪。“实际被点击数达到5000次以上的”,以制作、复制、出版、贩卖、传播淫秽物品牟利罪定罪处罚。打击的是信息的捏造者、发布者,而不是转发者。”这是最高法院审判员的解读。而作为媒体和公众,却误读解释,认为传谣造谣就等同于犯罪。信息的准确解读,正确解读,会造成不必要的烦恼和麻烦。关键是引起公众的猜忌和怀疑。就此问题,公众应该如何评判事件的定性,事件的误导错误。公众只是作为事件的参与者、旁观者,却不是事件的亲历者,只是想要找一些,茶余饭后的谈资,而这样的谈资,会带来“祸端”,公众并没考虑。当公众面对司法解释之后,言论会受到了制约和限制,公众会对某些信息的发布,加以警觉和审视,会更加斟酌、慎重的考虑事件的真伪和可信度。公众觉得,一旦将“祸端”引爆,公众自身难保,惹祸上身,可能会给自己造成更严重的伤害,还可能遭遇法律制裁。由此,公众的防御心越来越强,封口所有的判断力,封锁所有的伪证命题,不去谈论没用的、虚假不实的信息,公众做一只闷闷不响的乌龟,躲在龟壳里,不出来。因为嘈杂的信息,会让乌龟,寸步难行,举步维艰,根本找不到北,那条路是对的,那条路是错的,跟谁的屁股后面走,信号是判断的关键,而这信号往往掺杂了太多的杂声噪音。如何剥离开噪音困扰,乌龟所要做的是用五官、生存经验、避难技巧、伪装等招数,来保证活命。缺少任何一样生存本领,对乌龟都是致命的打击,当然,初级乌龟也可能死里逃生,厚积薄发。但乌龟一定会记住突如其来的打击,尽可能的不去触犯同样的错误,毕竟教训是深刻的,代价惨重的。灾难来临的时候,人类总是希望,通过不断积累的数据读取、数据判断、数据分析得到提前预报,得到可靠的预测。但透过历史事件分析,人类所做的努力,会因为逆袭的天气、地震、恐怖袭击、疫病等不确定因素的发生,扰乱阵脚,进而发出悠长的叹息。到底那里出错了,详细、真实、综合性分析,都无法控制灾难的发生,人类还需要做哪些?还需要积累什么?根据作者所言,人类的进步已经很优秀了。但数据中的噪音,往往会成为研究方向的拐点,拆解细节,进行分类、分段、分差别的密集排序,会给灾难更多考量的依据,但是这些依据,仅仅是一种大胆猜测和预判,并不是征兆预测。谨小慎微的操控,会给人类带来最好的避险条件,给人类的自我,敲响警钟。到底我们应该如何看待功利与自私,如何在生死逃亡。抢占先机中,如何在诱惑与舍弃面前,摆正心态。虽然这部书里,满满的数据,满满的讨论,都是些经济问题和社会问题。但这部书却从另一个角度,记录下很多人生的哲理,在欲望都市的噪音里,有人说,我到了天堂,有人说我们将要下地狱,有人傻傻的微笑,诡诈的说自己是天才。有人则愤愤不平的抱怨,自己的运气不佳,没赶上好时机。噪音太多,信号太少。别去抱怨,只能说手里的金刚钻还没练到火候,自己的手艺还不够炉火纯青,就算是这两样都占了,还要有点未知,不可预测的好运气。
  •     什么是信号,什么是噪声这些关键问题在书里面都没有解答。更确切地说,这本书是用大量的案例来介绍贝叶斯定理的应用。粗读即可,不值得深究
  •     我看的是中文版,听到有人抱怨翻译问题(通病吧),于是找来电子档翻了翻,没细看,发现如下两点1)每章的标题被译者更换了。2)600多页的pdf,参考的文献,居然都有200+了。还是顺道正题,谈谈对本书的看法。全书没有看完,只细看了前几章,后面几章就翻翻看了,所以不一定准确。全书有十三章,每一章是一个案例,比如天气预报、棒球比赛,各章比较独立,可以当做故事来看。书中没有提到,但从故事来看,讲的是大数据的挖掘相关的案例。各个故事貌似没说如何处理大数据的方法,如何处理信号、剔除噪声、如何剔除。恕我只看到了故事性,对技术性全无把握,不知道是不是不是相关专业的原因。比如深蓝对弈那章,基本上类似访谈,最后总结,说要客观地看待科技,是不是有点蜻蜓点水了。本书的包装是精装,还不错,纸张也很好,但当前的心态,并没有消化里面的内容。希望有机会,能深入某一项中,有了相关的背景和经验后,再看是否能够有深入的理解。

精彩短评 (总计50条)

  •     跨学科的经典之作,但内容乏陈可辛
  •     不太好读,也许是翻译的原因,但还是有许多有益的观点。
  •     预测思路与不同领域预测切入点。非样本预测且无思考等于失败
  •     1、【“刺猬”,通过一个单一理论或者相信一个“高见”来看待整个世界的人;“狐狸”,结合很多小点子和方法来看世界的人。刺猬通常会成为好的电视节目嘉宾:他们的预测大胆而简洁。但是他们会失败,因为他们的政治理想凌驾于现实之上。】,《智识分子》中的狐狸刺猬理论源于此。 2、【区分“风险和不确定性”】 3、教人预测的书可信度能有多高?况且作者也没提出操作性强的预测理论。
  •     一般般,但有新知,见书评
  •     读完这本书,最大的收获是几点:(1)以贝叶斯的方式思考,即在预测时给出概率分布;(2)与时俱进,新信息进入之后应该及时调整自己的预期;(3)直面预测的错误并不断地进行预测,从而修改自己的预测模式 作者指出了不断修正的必要性,因为环境也在不断变化。其实这个与股票市场是一致的,不断的信息进入应该及时调整自己的思路。这让我想到了所谓的投资派别,价值投资、投资、技术派其实并不难笼统而言,真正想做好投资,是应该根据市场的局势来运用不同派别所擅长的方面。不论是邓普顿还是巴顿·比格斯其实都提到过。但这也要求我们不断学习新的思维模式,而不是固守自己旧的思考方式。学无止境 作者也提到应该参与新手多的市场,赢钱的概率大一点,而市场中新手减少,就应该适时离开。其实这也是提醒在牛市卖出,慎抢反弹。熊市少交交易多学习
  •     重要的是一种思考方法,完美而迷人的贝叶斯定理。至于很多人说书中没有说出具体的如何辨别信号与噪声的方法,其实作者想表达的是,在你辨别信号的时候,很可能偏离了一致观点,你需要更充分的论据,直到得出结论为止。本书重要的是思维方式,而不是操作方法。
  •     并未对预测提出什么有价值的洞见。
  •     一本学术性、科普性、可读性都有又都没有的读物。还是国外作家行文习惯的问题?“噪声”很多,但在不自觉间已对自己的思维产生了影响。
  •     很多故事与细节,不值得逐字逐句地看。翻译腔很重。
  •     看看
  •     没看完,感觉就是再说一回事:统计学本身是有偏的,任何统计本身只是尝试向事实本身接近,但至于方向对不对,那就另外一回事了
  •     沙河读。囫囵吞枣的第一遍,研究的内容比较吸引人,准备重读。
  •     然而Trump预测错了……论数据采样的重要性,很多支持Trump的没参与调查或者表态
  •     看完没学会筛噪声,倒是可能德州扑克可以来两把,国际象棋重新捡起来,主要槽点是文不符题。
  •     在老板要求下恶补。争取今天读完,嗯。干货并不是很多,没有想象中的那么好。今天的书通通给四星。
  •     可以认为是对黑天鹅的实例注解
  •     气象学、流行病学、政治选举,对经济决策的意义只是非常外围的
  •     不能因为国外的版税值钱就写一堆废话啊
  •     认识自己的局限,用概率的方式思考问题
  •     骗骗对此毫无所知的人也就算了
  •     贝叶斯定律在生活中的应用,辅以典型案例解释,通俗易懂
  •     如何在海量的数据中准确的识别哪些是信号,哪些是噪声?
  •     引言很有深度,但后面写的太啰嗦太浅
  •     第八章介绍贝叶斯定理很精彩。
  •     原本蛮兴奋的想在书中了解些如何做出判断的知识,不过本书侧重点不是how而是what。大部分是在讲故事然后顺便讲解了些“大道理”,但基本上是常识,很不实用,甚至都没引起你的思考。。。就两星。。
  •     538网站2016年大选预测失误,作者可以再写一本书了
  •     举了不少例子,没有多少深入的东西。
  •     我很久没上过豆瓣了,这回上豆瓣专门骂这本书!满篇的废话,真心觉得是是为了蹭稿费的。从满篇废话里面我仿佛看到了作者无赖的嘴脸!我欢迎喷子过来骂我,然后我将列举里面的内容一一还击!
  •     非常一般,说了跟没说一样,就记住了贝叶斯的重要性
  •     过滤数据比分析数据更重要。科学的预测是一个系统工程,而不是神棍玄学
  •     翻看一遍,还是不明白何谓信号和噪声。
  •     这是一本关于预测,不是讲如何预测的书。看看倒是能多点谈资,并不适合抱着增加自己预测能力的想法的人去读。在翻开这本书之前看评论就有点底了,但是还是略失望。
  •     这本书不应该叫信号与噪声,通篇在讲故事,没有深入地说数据本身
  •     非常多的例子说明在现实生活和具体目标中,试图从纷繁的数据和信息中找到真正的相关性,有效的因果关系。 所以,在当前,试图让海量数据自动浮现出关联关系并产生可执行的洞察是不靠谱的。在当前,数据质量重要,但不如合理的假设重要。后者才能更有效的拨云见日。 回头看结果时,是connecting the dots,一点点都是逻辑。 从现在望向未来时,每个现象都像是先知的提示。 人生不过如此。
  •     挺吃力。也许以后需要的时候再找出来详阅。@SHU -library《信号与噪声》结束语:我们的大脑有智慧,但我们生活的宇宙更是大得令人费解。以概率的方法思考问题的优点是,我们可以借这种方法强迫自己停下来,查出数据,放慢速度,仔细思考自己想法的不足之处。随着时间的流逝,我们会发现概率法会使我们的决定更加合理。
  •     信号与噪声,书名本身就颇具意义。大数据时代,需要辨别有用的信号和干扰的噪声。经济的预测是糟糕的,气象预测反而已经做到了更好。地震无法预测,股市中存在从众效应。球探vs数据怪才,AIvs象棋大师,统计无处不在。过度拟合这个观点很有趣。贝叶斯定理,一个基础的概率论原理,值得深入学习。
  •     大致看了一遍,本文作者提出观点,现实世界中的一些事情是可以预测的,作者通过历史上的许多事例来佐证观点,信号即是预测项,噪声则是干扰项。个人观点,作者严谨的写作思路很清晰!
  •     德州扑克那章,好玩极了,这本书可以和《灰天鹅》结合起来读。
  •     关于统计的第二本科普。所以贝叶斯还是一个需要掌握的核心概念
  •     案例感觉并没有太多作者归纳的东西,都是收集来的材料,比较浅薄
  •     作者文笔不怎么样,写的不怎么吸引人,传闻2012年美国大选50个州候选人预测全对,应该是有料的作者,就当闲暇之余的读物吧。
  •     很普通,没收获。61
  •     纯炫耀,无方法
  •     看了有一半了,前面都是讲预测失败的案例,后面开始讲如何正确预测。贝叶斯定理不错,不过讲预测失败的篇幅太长。
  •     科普类休闲读物
  •     统计与预测,作者运营的网站538非常厉害啊
  •     ALPHAGO和李世石之战后,卡斯帕罗夫和深蓝那段显得有点无聊了。。。不过全书赶脚也就德扑那段有点意思
  •     看了几章,一般
  •     本书讨论我们已知的部分较少,讨论更多的是已知与未知之间的差异,并向人们推荐了缩小鸿沟的策略——人们既需要迈出重大转变的步子,同时也得走好细微谨慎的步子。而重大的一步就是要求大家采用贝叶斯关于预测概率式思考方法。
 

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