简捷启发式

出版社:华东师范大学出版社
出版日期:2002-9
ISBN:9787561730546
作者:[德] 哥德·吉戈伦尔,[德] 彼得·M. 托德
页数:518页

章节摘录

  像R.F.R和那位“犯晕”的苏格兰人一样,当我们无法确定看到的物体、听到的声音、尝到的味道、闻到的气味以及触摸到的东西究竟是什么的时候,我们并非不知道那是我们以前曾经见到过的,即便我们不能回忆起更多信息。一些研究者指出,我们的“再认感”(sense Of recognition)构成了一种特殊记忆系统,他可以独立于其他记忆能力而免受记忆缺损的侵扰。例如,记忆力衰退的老年人(Craik & McDowd,1987;Schonfield & Rohertson,1966)  和特定种类的脑损伤患者(Sehacter & Tulving 1994;Squire eta1.,1993)不能说出他们对于一种物体所知道的一切,甚至不知道在哪里看到过它,但却能表现出一定的行为,这些行为证明他们以前曾经接触过这种物体。类似地,有关实验室研究已经证明,在需要分配注意力的学习任务上,由于存在许多分心因素,所以更加有效的记忆活动难以进行。然而,即便在这种情况下,再认记忆仍然能够对信息进行编码(Jacoby et a1.,1989)。作为对以前我们是否经历过某些事情的简单的“非此即彼”式的二元判断,简单再认记忆充其量仅仅表明我们对有关事物仍有那么一丁点了解。那么我们的头脑为什么要保留这样一种能力呢?简单再认记忆究竟有什么益处呢?  本章我们将介绍一种本书中最为简单的启发式——再认启发式(the recognition heuristic)。它充分利用再认记忆这种丰富有效的认知资源作出关于现实世界未知方面的推断。潜藏于面孔、声音和名字再认背后的认知过程远非那么简单,在认知科学中还远远未予澄清。然而这并非我们所关心的问题,我们仅关心利用这种复杂认知过程产生的后果——再认,来构建一种简捷启发式推断规则。再认启发式是如此节俭,甚至在缺乏有关知识时,它反而显得更加有效。在本章中我们采用简单规则形式来界定启发式,这使得我们能够借助于数学分析和计算机模拟方法来测定它的效果。我们表明,在一定条件下会产生一种与我们直觉相反的“少即多效应”(1ess-is-more effect),即缺乏再认对作出推断反而是有利的。我们还将说明如何对再认加以测定,以便从实验上探明人们实际上是否采用了再认启发式。  在许多领域人们都使用“再认”这个术语,所以我们有必要首先澄清我们将怎样使用它。假如马克阿利斯特上了一辆公共汽车,里面的乘客可以分为三类,我们用图2—1所示的三个纵栏分别来表示他们。有一些乘客他根本不认识,也就是说他确信他以前从未见过他们,用左边的纵栏来表示;有一些乘客他只是认识(感到面熟),但不能确认或回忆出关于他们的任何事情(即让他“犯晕”的那些乘客),用中间的纵栏来表示;还有一些乘客他不仅认识,而且能够确认他们(如,知道他们的职业是什么等),用右边的纵栏来表示。  美国政治性民意测验的历史与盖洛普(George Gallup)的名字紧密联系在一起。盖洛普相信他关于直接民主选举的理想需要来自公众的信息和不受金融财团影响的政策评估(Hamilton,1995)。20世纪30年代早期,在其母亲作为候选人之一的依阿华州的一次地区性选举中,他通过民意测验这种手段实现了直接诉诸选民的理想。此后不久,他便开始运用这种技术去对选举结果进行预测。自从盖洛普开了民意测验的先河以来,民意测验已经逐渐“发展为美国竞选活动的中心”(Hamihon,1995)。例如,盖洛普和哈里斯(Harris)——民意测验业的两个大亨——曾经引起了里查德·尼克松的兴趣,并成为他的行政班子操纵或攻击的主要候选对象(Jacobs & Shaapiro,1996)。将民意测验作为一种政治工具接受下来并没有使其摆脱人们的批评。人们一再指出,对公众意见的测验并未产生积极的政治效果,而是被一些政治家们用来捏造他们所需要的所谓公众态度(参见Jacobs & Shapire,1996)。  民意测验公司的“阿基里斯之足”(Achilles heel)在于:公众能够反过来对其预测准确性加以检查或核对。如果它们的预测是准确的,那么将不存在什么问题。事实上,就盖洛普公司来说,对1997年英国议会选举的预测就是一个相当成功的例子。在由《今日电汛》(The Daily Telegragh)发起的一项民意测验中,盖洛普对选举结果的预测达到了近乎完美的程度。根据选举前一天和随机抽取的1810名有资格参与投票的选民进行的谈话,盖洛普预测工党将以超过保守党13%的优势取得选举胜利。这次具有历史意义的选举———它结束了保守党长达18年的统治地位——的实际结果是:工党以领先保守党14%的优势取得了胜利。  然而,这种事后真实性检验也常常置民意测验公司于非常困窘的境地。盖洛普和其他人的一次最为著名的预测“失误”是1948年美国总统选举中杜鲁门的意外获胜。在1948年11月份的最初几天里,几乎每个人都以为托马斯·杜威将在即将来临的总统选举中击败哈里·杜鲁门。民意测验专家和职业政治家也作出了同样预测。美国发行的各种日报以8对1的比例倾向于赞同  杜威。为了抢到一条独家新闻,11月4日出版的《芝加哥每日沦坛》(Chicago Daily Tribune)甚至以盖洛普和其他民意测验公司似乎合理的预测为依据,率先宣布杜威将是下一任总统(Hamilton,1995)。(你也许还记得当年的那张照片:当选总统杜鲁门不无嘲讽地高举着这张报纸,上面有一个醒目的标题“杜威击败了杜鲁门!”)。  面对这种窘境,为了挽回面子,民意测验专家们通常喜欢说的一句话是:“我们早知如此———这才是我们真正预测的结果。”但是报纸、录像带以及其他媒体所记载下来的事实是不容民意测验专家们耍滑头的—一他们必须信守过去的预测。然而,日常生活中人们的谈话(或者只是“想想”而已)通常仅引起他们个人内部记忆的错误——不存在使他们感到困窘和与其记忆相抵触的外部记录。这可能导致这样一种情况:个体对其过去所作预测或声明形成了不准确记忆。例如,乔大叔(Uncle Joe)也许声称他早已经知道杜鲁门将会赢得选举,尽管他早先一直相信杜威将会入主白宫的。这种事后自欺欺人地相信自己早已正确地预测了事件结果的倾向通常被称为“事后通偏向”(关于重建过去事件时其他记忆失真现象的更为系统的阐述,请参见Johnson & Sherman,1990)。  近期的心理学实验研究表明:事后通偏向在普通人和专家(如,选民、医生、商人等)中都是普遍存在的,而且显然与多种判断活动(如,信心判断、选择、分类或数量估计等;相关的评论参见Hawkins & Hastie,1990)有关。毫不奇怪,这种现象在预测政治选举结果时也发生了。例如,1982年夏威夷州选举州长之前,西诺第诺斯(Synodinos,1986)在其进行的一项研究中要求被试指出每个候选人赢得选举的可能性。选举结果公布后,要求另一组被试仿佛他们是在选举前接受测验那样作出同样预测。正像所预期的那样,被试表现出了明显的“早知如此”的倾向:选举后对获胜者赢得选举可能性的估计远远高于选举前的估计,而选举后对两名落选者赢得选举可能性的估计则远远低于选举前的估计。  西诺第诺斯(1986)通过比较两个不同被试组的预测证明了了解有关结果所起的作用。在一个单独的被试群体中也能够发现事后通偏向。例如,1972年尼克松总统访问北京和莫斯科前夕,费什霍夫和贝斯(Fischhoff & Beyth,1975)曾经让一组大学生被试对此次访问可能产生的各种后果作出判断。各种不同后果以简短声明方式提供给被试,如:“美国将在北京设立永久外交使团,但不会给予其外交上的承认”和“尼克松总统将至少会见毛泽东主席一次”,要求被试在一个0%到100%的量表上表明他们对这些声明的信心程度。在尼克松总统访问之后,将这些声明重新提供给被试,要求他们对原先所作判断进行回忆。在这项研究中,被试也表现了事后通偏向:对他们知道已经发生了的事件的回忆成绩高于原先的判断成绩,而对于他们知道未曾发生事件的回忆成绩则低于原先的判断成绩。  出于上一部分所提出的心理学合理性方面的考虑,加之人类和其他动物常常必须在很短时间内依据少量线索对物体作出归类,我们试图发展一种快速节俭的归类方法。这种方法集心理学和机器学习领域现有归类模型的优点于一身:简单的决策过程和有限的线索利用。此种特征的结合在被称为“排除模型”(elimination model)的心理学理论中得到了充分体现。  排除模型最初是为选择和偏好判断任务而设计的(Restle,1961;Tversky,1972)。在“相继排除选择模型”(sequential elimination choice model)中,不断根据进一步的考虑从一套对象中排除其子集,逐步减少剩余子集存在的可能性,直到某种单一选择被保留下来,作为从一套对象中选择出来的一个对象。子集中的对象是由许多特征来界定的。为了排除第一个对象子集,采用一些方法挑选出一种特征,将具有这种特征的所有对象从可能的子集中排除出去。采用同样方法相继挑出具有其他特征的子集,将其排除掉。经过此种排除过程仍然得以保留的对象就是最后的选择。这样,排除模型必须指定一种搜索顺序,一旦仅剩下了单一选择,立即终止信息搜索,因此它们的终止和决策规则是密不可分的(像在决策树模型中一样)。  心理学中广为人们所知的排除模型是特威斯基(1972)关于概率选择的“逐项排除模型”(EBA)。将EBA发展为关于选择活动描述性模型的促动因素之一是:经常有许多相关线索可以被用来在复杂选项间作出选择(Tversky,1972)。因此,特威斯基想要用他的模型把从心理学上看合理的程序整合在一起,去挑选和排列从多种选项中作出选择时使用的线索。在EBA中,根据线索或项目对作出特定选择的有效性,排出一种可能性顺序,并据此对它们加以选择(如,若想从附近的许多餐馆中选择一个,最重要的项目是它的服务特色及价位),把与当前正在考虑项目不一致的可能性(如,不供应海鲜的餐馆)从选项中排除掉。而且,只有剩余选项中包含的项目才得到进一步考虑(如,如果附近所有海鲜餐馆均不太贵,那么价位就不能再被用作区分它们的项目)。另外附加的项目被用来排除剩余的可能性,直到仅留下一个选项为止。这种仅使用必要项目的做法与上一部分描述的使用所有适用线索的归类模型截然不同。(参见第7章关于EBA和其他基于排除过程选择启发式的更多论述。)

媒体关注与评论

  本书邀请您到一个未知领域去做一番观光旅游。这次旅行将涉险进入一个全新的人类理性王国,它不同于传统认知科学和经济学向我们展示的那个人人皆知的理性王国,在那里人们生活在拥有无限时间和无穷知识的理想世界里,耀眼的理性之光射下逻辑和概率的光束。相反,我们即将出发去探索的这个人类理性新大陆布满了杂草荆棘,笼罩着暗淡的不确定性的光线。在这个世界里,人们只有极其有限的时间、知识和运算能力,不得不利用这些有限资源对发生在周围世界某个角落里的预想不到的事件进行推断。  在视野受限,时间紧迫,而又无现成经验可供利用的情况下,一个人怎样才能确保自己决策制定的合理性?在本书中,我们指出人们可以运用一些快速节俭启发式做到这一点,其推断机制是简捷的,却是精明的。这些简捷规则为人们适应周围环境装备了一个功能齐全的工具箱,在这里,传统的逻辑和概率规则派不上用场。这些简捷启发式所以有效,原因在于从生态学角度看它们是合理的,即适合于它们应用于其中的环境的信息结构。  我们是作为一个群体开始这次旅行的,这个群体由来自通常毫无联系的多种领域的彼此迥异的人所组成,这些领域包括心理学、数学、计算机科学、经济学和进化生物学。共同的爱好把我们带到了一条船上,在这里大家不得不相互交流,一起工作,彼此学习对方的语言和技能。这条船能够顺利地航行,得益于马克斯·普朗克协会(Max Planck Society)长期的经费资助,它允许我们确定一个延续多年的远景目标,去实施一项没有确定结果的富有挑战性的研究方案。本书所描述的多数研究是在慕尼黑的马克斯·普朗克心理学研究所(Max Planck lnstitute for Psychological Re-search)完成的,而对以前未曾涉足过的更加广阔的生态理性领域的进一步探索则完成于我们的新家——柏林的马克斯·普朗克人类发展研究所(Max Planck lnstitute for Human Development)。我们的航行才刚刚经历了不到三年时间,但是我们已经看到了一条新的地平线,并在启发式领域获得了一些新发现,这使得我们顺利地赢得了对该领域的优先报道权。  我们研究组的名称——ABC研究组——是“适应行为与认知中心”(The Center for Adaptive Behavior and Cognition)的缩写。它还具有对本书主题更加重要的第二层含义:我们研究的是决策制定启发式的“ABCs”,即这些推断机制得以形成的基本构筑块。  本书各章在一定程度上叙说了我们探险的故事,这些故事反映了我们在长途的艰难跋涉过程中所体验到的情感和所经历的激动人心的时刻。在漫长而痛苦的困惑不解和失败的推测之后,我们常常为多种简捷启发式的令人惊奇的作用以及隐含在其背后的原因而踌躇迷茫。我们甚至开始怀疑我们研究结果的真实性(我们的许多同事很快就产生了这种思想情绪,而且比我们放弃得要晚!),只是到了最后才认识到我们有充分理由相信这些发现是千真万确的。为了反映我们从迷惘怀疑到确信不疑的进步过程,本书前面的有关章节将报告我们当初的一些令人迷惑不解的发现,而后面的有关章节将把这些零散发现综合在一起形成一幅完整画面。  本书意欲激励和鼓舞那些热爱和敢于探索的智力探险家,而不钟情于那些追求四平八稳和困守既得学问的庸碌之士。这并不是说我们仅仅提供了一些大胆的、不明智的结果——我们已经整理了来自实验的、现实情景模拟的大量数据,形成了可靠的证据库。不过我们也的确进行了一些大胆的探索,如将我们的启发式规则之一运用于股市,看是否能够赚到钱。

内容概要

哥德·吉尔伦尔(Gerd Gigerenzer),德国柏林“马克斯·普朗克人类发展研究所”(ABC研究组)主任,芝加哥大学心理学系前教授,曾经获得过无数次奖励,其中包括1992年国际行为科学研究的“AAAS奖”。
彼得·M. 托德博士(Peter M. Todd),ABC研究组的合作建立者,德国柏林“马克斯·普朗克人类发展研究所”资深研究科学家,曾经发表和出版了关于行为模式、音乐和进化心理学等领域的多部著作和无数论文。
刘永芳博士,德国柏林“马克斯·普朗克人类发展研究所”访问学者,华东师范大学心理学系教授,曾发表和出版过关于记忆、归因理论及其应用、社会认知、人格理论和人格评价等领域的多部著作数十篇论文。

书籍目录

ABC研究组及其成员
第一部分 研究的总体框架
第1章 研究的总体框架
第二部分 基于无知的决策制定
第2章 再认启发式——无知如何让我们精明
第3章 无知能在股市赢利吗
第三部分 单一理由决策制定
第4章 为一个好理由下赌注——“采纳最佳”启发式
第5章 简捷启发式有多好
第6章 为什么单一理由决策制定能够生效——生态理性的个案研究
第7章 人们何时采用简捷启发式以及如何识别
第8章 快速节俭启发工的贝叶斯基准
第四部分 超越选择:记忆、估计和分类
第9章 事后通偏向——值得为快速节偷记忆付出的代价
第10章 快速估计——让环境来做这项工作
第11章 排除归类法——用少量线索做选择
第五部分 社会智能
第12章 动作如何揭示意图——社会互动归类
第13章 从骄傲、偏见到规劝——寻找配偶过程中的“满意性”
第14章 借助于简单决策规则的父母投资
第六部分 总结、回顾与展望
第15章 人工智能、行为生态学及经济学领域的全能神灵与启发式
第16章 迄今我们知道了什么
参考文献
人名索引
主题索引

作者简介

在《简捷启发式让我们更精明》中,作者开宗明义地指出,人类和动物的理性是有限的(既不是非理性的,又不是纯理性的),但这种有限理性已足以使他们在现实环境中作出合理判断和决策。现实环境并不苛求人类和动物,也就是说并不要求人类和动物时时处处都作出最优化选择和决策,所以任何人都不必为自己理性资源的有限而忐忑不安。相反,那种奢望通过无限理性实现最优化目标的理想主义者反而是不合时宜的!这并不是说《简捷启发式让我们更精明》作者希望无限制地降低人类理性的目标,将人类还原到低等动物的理性水平。他们对理性的最低要求是:能够与现实环境(包括自然和社会环境)的要求相匹配!当它能够做到这一点时,从生态学角度看就已经足够了。这种理性被称为“生态理性”。一个重要的假设是:有机体是否有理性或其作出的判断和决策是否合理,应该用现实的外在标准来判断,而不是用唯智论者所推崇的不切实际的理想标准来判断。不存在与现实环境相脱离的不着边际的抽象理性,如果有,它对有机体适应现实环境也是毫无价值的。只有当与环境的现实要求结合起来考察人类和动物理性时,才能找到评判理性的合理标准,这个标准就是“生态合理性”。
提出一种观点是容易的,展开和证明一种观点却是困难的。难能可贵的是,适应行为与认知研究组从上述关于人类理性的基本观点出发,形成了连贯严密的研究方案,并从诸多学科领域为其观点累积了丰富证据。既然只有当理性被付诸实际使用时,才具有适应价值,才能提供评判它的机会,于是《简捷启发式让我们更精明》作者首先从两个方面对有机体需要使用理性资源加以解决的现实问题作了分类:首先,他们按照有机体通常面对的认知问题将有关任务分为选择、记忆、数量估计、归类等类别;其次,他们按照现实生活中有机体面对的现实适应性问题将有关任务分为食物选择、配偶选择、父母投资以及从动作推断意图等类别。如果说人类和动物的理性是有限的,那么当面临上述诸多现实任务时,他们就应该且必须采用简捷而“精明”的方法来配置和使用其资源;如果说人类和动物的理性具有生态合理性的话,那么也只有在他们“精明地”配置和使用其有限理性资源时,才能够做到这一点。所以,“有限理性”和“生态理性”这两个术语成了适应行为与认知研究组的中心概念,它们双双携手使得有机体在现实环境中采用“快速节俭的”简捷启发式成为必要。有机体是否采用简捷启发式呢?他们可能采用哪些简捷启发式呢?他们何时采用简捷启发式呢?简捷启发式在现实环境中的成效如何呢?弄清楚了这些问题,关于有限理性和生态理性的命题也就得到了检验。正由于如此,对这些问题的回答构成了《简捷启发式让我们更精明》的主要内容。

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发布书评

 
 


精彩书评 (总计3条)

  •     《Simple Heuristics that Makes us Smart》和《Bounded Rationality》这两本都是德国ABC研究小组(一个由计算机科学家、认知科学家、神经科学家、经济学家、数学家、统计学家等组成的跨学科研究团体)集体写的,都是引起领域内广泛关注的书,尤其是前一本,後一本则是对 Herbert Simon (决策科学之父,诺奖获得者)提出的人类理性模型的扩充研究),可以说是把什么是真正的人类智能这个问题提上了台面。核心思想是,我们的大脑根本不能做大量的统计计算,使用fancy的数学手法去解释和预测这个世界,而是通过简单而鲁棒的启发法来面对不确定的世界(比如第一本书中提到的两个后来非常著名的启发法:再认启发法(cognition heuristics)和选择最佳(Take the Best)。当然,这两本书并没有排斥统计方法就是了,数据量大的时候统计优势就出来了,而数据量小的时候统计方法就变得非常糟糕;人类简单的启发法则充分利用生态环境中的规律性(regularities),都做到计算复杂性小且鲁棒。我一直觉得人类的决策与判断是一个非常迷人的问题。这本书简单地说可以看作是《决策与判断》的更全面更理论的版本。系统且理论化地介绍人类决策与判断过程中的各种启发式方法(heuristics)及其利弊(为什么他们是最优化方法在信息不足情况下的快捷且鲁棒的逼近,以及为什么在一些情况下会带来糟糕的后果等,比如学过机器学习的都知道朴素贝叶斯方法在许多情况下往往并不比贝叶斯网络效果差,而且还速度快;比如多项式插值的维数越高越容易overfit,而基于低阶多项式的分段样条插值却被证明是一个非常鲁棒的方案)。在此提一个书中提到的例子,非常有意思:两个团队被派去设计一个能够在场上接住抛过来的棒球的机器人。第一组做了详细的数学分析,建立了一个相当复杂的抛物线近似模型(因为还要考虑空气阻力之类的原因,所以并非严格抛物线),用于计算球的落点,以便正确地接到球。显然这个方案耗资巨大,而且实际运算也需要时间,大家都知道生物的神经网络中生物电流传输只有百米每秒之内,所以 computational complexity 对于生物来说是个宝贵资源,所以这个方案虽然可行,但不够好。第二组则采访了真正的运动员,听取他们总结自己到底是如何接球的感受,然后他们做了这样一个机器人:这个机器人在球抛出的一开始一半路程啥也不做,等到比较近了才开始跑动,并在跑动中一直保持眼睛于球之间的视角不变,后者就保证了机器人的跑动路线一定会和球的轨迹有交点;整个过程中这个机器人只做非常粗糙的轨迹估算。体会一下你接球的时候是不是眼睛一直都盯着球,然后根据视线角度来调整跑动方向?实际上人类就是这么干的,这就是 heuristics 的力量。相对于偏向于心理学以及科普的《决策与判断》来说,这本书的理论性更强,引用文献也很多而经典,而且与人工智能和机器学习都有交叉,里面也有不少数学内容,全书由十几个章节构成,每个章节都是由不同的作者写的,类似于 paper 一样的,很严谨,也没啥废话,跟《Psychology of Problem Solving》类似。比较适合 geeks 阅读哈。另外,对理论的技术细节看不下去的也建议看看《决策与判断》这类书(以及像《别做正常的傻瓜》这样的傻瓜科普读本),对自己在生活中做决策有莫大的好处。人类决策与判断中使用了很多的 heuristics ,很不幸的是,其中许多都是在适应几十万年前的社会环境中建立起来的,并不适合于现代社会,所以了解这些思维中的缺点、盲点,对自己成为一个良好的决策者有很大的好处,而且这本身也是一个非常有趣的领域。
  •     思维模式方面的好书,大赞。优点是把研究过程叙述的十分详尽,可以看到严谨的研究方法。缺点是没太考虑读者,语言一看就是像论文一样的研究成果介绍,倒不影响阅读。另,如书中的【线索】等词初读时会有些别扭,不过前后照应很多,读起来障碍不大。《瓦尔登湖》里说,“我们的生命全给无谓琐屑的小事给浪费掉了……我是说,你只需要做好两三件事情,而不是做好成百上千事情……简化,简化,再简化。”这同样适用于为适应环境的头脑建立模型。书中的两个重要内容,基本是整本书的枝干:一、 快速节俭启发式规则新的启发式可以通过把【指导信息搜索】、【终止信息搜索】和【作出决策】的简单规则联结起来而形成。二、 理性观有限理性、生态理性和社会理性三者之间是密切相关的:理性受限启发式的成功依赖于它们利用生态和社会环境中信息结构的能力。【有限理性】利用一套较小的构筑快来形成快速节俭启发式时必须遵从一定的规则。同时,通过对时间、知识和计算能量受限制条件下仍能够做出准确推断的多种启发式范例的残所结果表明:对于理性来说,神灵般的能量和资源水平你是不必要的。【生态理性】快速节俭启发式取得令人惊异成效的原因有两个:(1) 它们充分利用了环境结构(2) 它们具有“耐用性”(与“匹配过当”不同,它们可以恰当地推论到新的环境中去)生态理性并非启发式本身具有的特征,而是启发式与环境之间相互磨合的结果。环境结构和节俭性的联姻产生了与我们的直觉相背离的情境,在那里几乎不需要再快速节俭性和准确性之间进行复杂权衡。【社会理性】人类和其他动物所面对的最富有挑战性的决策问题来自于这样一种环境,它是由同类动物的类似决策活动构成的。社会环境具有两个特征:(1) 它们的速度相当快(2) 生活在这种环境中的个体需要考虑其他个体做出的决策在本书中,作者证明了:当环境由于其他人的而行为而急剧变化时,当环境需要相继做出多种彼此关联的决策时,或者当必须与其他个体相互协调来作出决策时,快速节俭启发式均能够指导人们在此种富有挑战性领域中的行为。对每一种新的启发式,研究组都提出了三个主要的问题:(1) 它又多么好——相对于依附于传统理性管的其他决策机制来说它的成效如何?(2) 从生态学上看它是合理的吗——何时和为什么它在现实环境中是有效的?(3) 人类或其他动物实际上使用这种启发式吗?本书的注意力主要放在了第一个(最早产生的)的问题上,也找到了第二个问题的部分答案,但回答第三个(非常困难又相当重要的)问题的尝试才刚刚开始。书的前半部分读起来比较慢,后半部分更有意思些。我个人对智能比较感兴趣,以下是一些有意思智能相关内容:【37%规则】统计学家们一直将注意力集中在“秘书问题”(secretary problem)上。在此问题上,一个人必须从随机出现的一系列申请者中挑选出最好的秘书,这些申请者来自一个才智状况未知的总体。一旦遭到了拒绝,申请者将不再被召回。秘书问题追求完美的结果,要么如愿以偿的挑选出最好的申请者,要么一无所获——没有任何申请者被选中。它忽视了时间之类的搜索代价,也忽视了互动式双向选择问题,同时假定搜索者早已知道将会到来的申请者的确切数量。但它直接强调这样一个问题:当面对下一个申请者有可能比迄今所见过的最好的申请者还要优秀的不确定情况时,英爱怎么做?可以看出,解决秘书问题需要选出一定比例的申请者作为样本,记住其中最好的,然后挑选出下一个比他(她)更好的申请者。该样本的最佳数量是1/e(37%)。37%规则也在单项配偶搜索的算法规则——嫁妆问题上有所应用,只不过这需要较长的搜索时间。【人工智能领域的有限理性】当启发式方法不能很好地生效时,通常有两种应对方法。多数“过期优秀人工智能”专家采用了“两面夹攻法”。首先,为了简化问题,他们创立了一些维度有限且已知的“虚拟”问题,对于“虚拟的”计算机来说,只需稍加思考就可以解决它们。然后,他们用最新且最快速的计算机来从事仍然遗留下来的大规模运算问题。少数人工智能科学专家们倾向于采取另外一种方法,即为新的情境寻找新的启发式。遵循这一传统的实践者们严格按照特定环境信息结构的要求来寻求或建立系统,这种环境通常是现实世界的一部分。【国际象棋的虚拟简单环境】赫伯特•西蒙和乔治•贝勒(Baylor & Simon,1966)推论,国际象棋比赛的主要目标就是减少对方的可移动性——事实上,比赛的最终目标就是把对方王的可移动性减小到零——因此,搜索路径完全取决于对方每走一步棋后还有多少可移动步子。在第一种方案“MATER I”中,根据对方可以合理地作出多少种回棋来考虑第一步棋的走法,而不考虑对方回棋的质量如何。然后对这种留给对方最少回棋步骤的走法进行检查,看看在走了第二步棋后对方还有多少种适当走法,如此进行下去,直至能够将军。如果将军呢是不可能的,该程序将退回来,寻找第二种导致对方有最少回棋步骤的走法。第二种算法规则“MATER II”更加强调对方王的可移动性。那种事对方王无法移动或仅能向一两个方向移动的走法得到优先考虑。【有限理性与无限理性】除了认知心理学这个领域,有限理性和无限理性分别在人工智能、动物行为和经济学中扮演主要角色。在人工智能领域,启发式规则一直被认为是有用的和必要的。该领域的成功就是以这种规则所创造的“头脑”获得的成绩来界定的,但它偏出了特定领域,从而使得是真正有效的快速节俭策略成为罕见的。在行为生态学领域,最优化理论通常占有主导地位,但这些理论在实验上的失败要求用心的方法来建立关于野生状态下动物行为的理论,而且这样的理论已经出现了。其中大多数采取了受限制条件下的最优化形式,但也有一些包含了快速节俭策略。在经济学领域,有限理性思想与经典理论对峙了两个世纪之久,这为验证其合理性和推动理论的发展铺平了道路。每章开头给人启发性的名言:1、真理一向是以简明朴素的方式,而不是以令人眼花缭乱的复杂方式被发现的。虽然这个世界向我们的肉眼呈现了纷繁多样的事物,但当我们用哲学眼光来审视它的时候,其内部结构显然是相当简单的,惟其如此,它才能更好地被理解。——艾萨克•牛顿(Isaac Newton)2、人类的思维能力首先是由大力那个再认能力组成的,其次是由选择性搜索能力组成的。——赫伯特•A•西蒙(Herbert A. Simon)3、一个好名字胜过巨大的财富。——塞万提斯(唐•吉可德)4、认知心理学研究的全部问题即有限理性。有限理性研究不是对环境任务最优化的研究。——赫伯特•A•西蒙(Herbert A. Simon)5、心理学已经忘记了它是关于有机体与环境之间关系的科学,而变成了关于有机体的科学……这在某种程度上让人联想起了中世纪那些夸夸其谈的男性神科学家们所采取的立场:灵魂仅属于男人,而不属于女人。——艾冈•布伦斯维克(Egon Brunswik)6、不应该假定存在比绝对必要的东西更多的东西。——威廉•奥卡姆(William of Occam)7、我们很可能觉得能够同时顾及多种不同因素,因为尽管某些时候我们仅能专心于某一种因素,但我们却难以明确地意识到这一点。——罗杰•N•谢泼德(Roger N. Shepard)8、当灵感来时,不要再刻意去思考。——鲁德亚德•基普林(Rudyard Kipling)最后摘录一句话:推理活动要么是理性的,要么是心理学的。
  •     因为自己是一个特别感性的人,所以刻意培养自己的理性思维。包括很少看爱情小说,刻意的去看哲学和心理学方面的书,以及一些逻辑思维强的书籍。其实理性思维真的是可以培养的,在看这些书籍的过程,一遍遍跟着作者的思维强化自己的理性思维,重复的多了,遇事也就习惯理性的去思考。我将自己从一个软妹子变成一个习惯理性思维的人,只是这条路走的极端了。有时候太过理性,反而整个人会变得薄情。在感性和理性之间没有找到一种平衡,或者太追求绝对的理性,容易变成传说中的铁面无私。最关键的是企图通过无限理性来达到最优化往往事倍功半。《简捷启发式》中,作者分析了3种理性,有限理性,生态理性和社会理性。所有理性最终的目的是能够与现实环境(包括社会环境和自然环境)的要求想匹配。或许,真正理性的人就是那些“现实”的人。另外书中还重点介绍了一种“再认思维”。比如我们对某些气味,某些名字或长相觉得熟悉,却没想起来在哪里闻过,听过或见过。可是觉得熟悉,本身就是一种再认。选择食物时,我们倾向于认为吃过的食物比没有吃过的食物更好吃。这也是我们觉得妈妈的饭更好吃的原因。我们习惯于认为听过名字的学校比没听过名字的学校更好,就像认为从小学就开始知道的李白一定比后来才知道的曹雪芹更有才。这些过程都是“再认感”在作祟。当我们倾向于选择和自己爸爸或妈妈类似的人作伴侣时,或许也是一种“再认”的过程。人具有“恐新倾向”,“再认”就是对记忆中熟悉场景的一种搜索。那些明星不遗余力的增加自己在社交媒体出现的频率,就是为了让更多人认识,当人们对一个明星再认的时候,才可能给予他更多的关注度。另外还有一个“少即多效应”,有时候知道更多的人反而不如知道更少的人作出的判断准确。当再认效度大于知识效度时,少即多效应就会产生。有时候再认不一定是真实发生过的,很多想象中的画面从记忆中提取出来,也会让我们觉得是真实发生过。书看的很生涩,作者完全用写论文的方式在写书,对于非专业的人,完全可以直接搜书评或文章摘抄来看。行壹 2016.03.21

精彩短评 (总计58条)

  •     现在很浮,甚至连书评都没耐性读完。
  •       思维模式方面的好书,大赞。优点是把研究过程叙述的十分详尽,可以看到严谨的研究方法。缺点是没太考虑读者,语言一看就是像论文一样的研究成果介绍,倒不影响阅读。另,如书中的【线索】等词初读时会有些别扭,不过前后照应很多,读起来障碍不大。
      《瓦尔登湖》里说,“我们的生命全给无谓琐屑的小事给浪费掉了……我是说,你只需要做好两三件事情,而不是做好成百上千事情……简化,简化,再简化。”这同样适用于为适应环境的头脑建立模型。
      
      
      书中的两个重要内容,基本是整本书的枝干:
      一、 快速节俭启发式规则
      新的启发式可以通过把【指导信息搜索】、【终止信息搜索】和【作出决策】的简单规则联结起来而形成。
      二、 理性观
      有限理性、生态理性和社会理性三者之间是密切相关的:理性受限启发式的成功依赖于它们利用生态和社会环境中信息结构的能力。
      【有限理性】
      利用一套较小的构筑快来形成快速节俭启发式时必须遵从一定的规则。同时,通过对时间、知识和计算能量受限制条件下仍能够做出准确推断的多种启发式范例的残所结果表明:对于理性来说,神灵般的能量和资源水平你是不必要的。
      【生态理性】
      快速节俭启发式取得令人惊异成效的原因有两个:
      (1) 它们充分利用了环境结构
      (2) 它们具有“耐用性”(与“匹配过当”不同,它们可以恰当地推论到新的环境中去)
      生态理性并非启发式本身具有的特征,而是启发式与环境之间相互磨合的结果。
      环境结构和节俭性的联姻产生了与我们的直觉相背离的情境,在那里几乎不需要再快速节俭性和准确性之间进行复杂权衡。
      【社会理性】
      人类和其他动物所面对的最富有挑战性的决策问题来自于这样一种环境,它是由同类动物的类似决策活动构成的。社会环境具有两个特征:
      (1) 它们的速度相当快
      (2) 生活在这种环境中的个体需要考虑其他个体做出的决策
      在本书中,作者证明了:当环境由于其他人的而行为而急剧变化时,当环境需要相继做出多种彼此关联的决策时,或者当必须与其他个体相互协调来作出决策时,快速节俭启发式均能够指导人们在此种富有挑战性领域中的行为。
      
      
      
      对每一种新的启发式,研究组都提出了三个主要的问题:
      (1) 它又多么好——相对于依附于传统理性管的其他决策机制来说它的成效如何?
      (2) 从生态学上看它是合理的吗——何时和为什么它在现实环境中是有效的?
      (3) 人类或其他动物实际上使用这种启发式吗?
      本书的注意力主要放在了第一个(最早产生的)的问题上,也找到了第二个问题的部分答案,但回答第三个(非常困难又相当重要的)问题的尝试才刚刚开始。
      
      
      书的前半部分读起来比较慢,后半部分更有意思些。我个人对智能比较感兴趣,以下是一些有意思智能相关内容:
      
      【37%规则】
      统计学家们一直将注意力集中在“秘书问题”(secretary problem)上。在此问题上,一个人必须从随机出现的一系列申请者中挑选出最好的秘书,这些申请者来自一个才智状况未知的总体。一旦遭到了拒绝,申请者将不再被召回。秘书问题追求完美的结果,要么如愿以偿的挑选出最好的申请者,要么一无所获——没有任何申请者被选中。它忽视了时间之类的搜索代价,也忽视了互动式双向选择问题,同时假定搜索者早已知道将会到来的申请者的确切数量。
      但它直接强调这样一个问题:当面对下一个申请者有可能比迄今所见过的最好的申请者还要优秀的不确定情况时,英爱怎么做?
      可以看出,解决秘书问题需要选出一定比例的申请者作为样本,记住其中最好的,然后挑选出下一个比他(她)更好的申请者。
      该样本的最佳数量是1/e(37%)。
      
      37%规则也在单项配偶搜索的算法规则——嫁妆问题上有所应用,只不过这需要较长的搜索时间。
      
      【人工智能领域的有限理性】
      当启发式方法不能很好地生效时,通常有两种应对方法。多数“过期优秀人工智能”专家采用了“两面夹攻法”。首先,为了简化问题,他们创立了一些维度有限且已知的“虚拟”问题,对于“虚拟的”计算机来说,只需稍加思考就可以解决它们。然后,他们用最新且最快速的计算机来从事仍然遗留下来的大规模运算问题。少数人工智能科学专家们倾向于采取另外一种方法,即为新的情境寻找新的启发式。遵循这一传统的实践者们严格按照特定环境信息结构的要求来寻求或建立系统,这种环境通常是现实世界的一部分。
      
      【国际象棋的虚拟简单环境】
      赫伯特•西蒙和乔治•贝勒(Baylor & Simon,1966)推论,国际象棋比赛的主要目标就是减少对方的可移动性——事实上,比赛的最终目标就是把对方王的可移动性减小到零——因此,搜索路径完全取决于对方每走一步棋后还有多少可移动步子。
      在第一种方案“MATER I”中,根据对方可以合理地作出多少种回棋来考虑第一步棋的走法,而不考虑对方回棋的质量如何。然后对这种留给对方最少回棋步骤的走法进行检查,看看在走了第二步棋后对方还有多少种适当走法,如此进行下去,直至能够将军。如果将军呢是不可能的,该程序将退回来,寻找第二种导致对方有最少回棋步骤的走法。第二种算法规则“MATER II”更加强调对方王的可移动性。那种事对方王无法移动或仅能向一两个方向移动的走法得到优先考虑。
      
      【有限理性与无限理性】
      除了认知心理学这个领域,有限理性和无限理性分别在人工智能、动物行为和经济学中扮演主要角色。
      在人工智能领域,启发式规则一直被认为是有用的和必要的。该领域的成功就是以这种规则所创造的“头脑”获得的成绩来界定的,但它偏出了特定领域,从而使得是真正有效的快速节俭策略成为罕见的。
      在行为生态学领域,最优化理论通常占有主导地位,但这些理论在实验上的失败要求用心的方法来建立关于野生状态下动物行为的理论,而且这样的理论已经出现了。其中大多数采取了受限制条件下的最优化形式,但也有一些包含了快速节俭策略。
      在经济学领域,有限理性思想与经典理论对峙了两个世纪之久,这为验证其合理性和推动理论的发展铺平了道路。
      
      
      
      每章开头给人启发性的名言:
      1、真理一向是以简明朴素的方式,而不是以令人眼花缭乱的复杂方式被发现的。虽然这个世界向我们的肉眼呈现了纷繁多样的事物,但当我们用哲学眼光来审视它的时候,其内部结构显然是相当简单的,惟其如此,它才能更好地被理解。——艾萨克•牛顿(Isaac Newton)
      2、人类的思维能力首先是由大力那个再认能力组成的,其次是由选择性搜索能力组成的。——赫伯特•A•西蒙(Herbert A. Simon)
      3、一个好名字胜过巨大的财富。——塞万提斯(唐•吉可德)
      4、认知心理学研究的全部问题即有限理性。有限理性研究不是对环境任务最优化的研究。——赫伯特•A•西蒙(Herbert A. Simon)
      5、心理学已经忘记了它是关于有机体与环境之间关系的科学,而变成了关于有机体的科学……这在某种程度上让人联想起了中世纪那些夸夸其谈的男性神科学家们所采取的立场:灵魂仅属于男人,而不属于女人。——艾冈•布伦斯维克(Egon Brunswik)
      6、不应该假定存在比绝对必要的东西更多的东西。——威廉•奥卡姆(William of Occam)
      7、我们很可能觉得能够同时顾及多种不同因素,因为尽管某些时候我们仅能专心于某一种因素,但我们却难以明确地意识到这一点。——罗杰•N•谢泼德(Roger N. Shepard)
      8、当灵感来时,不要再刻意去思考。——鲁德亚德•基普林(Rudyard Kipling)
      
      
      
      
      最后摘录一句话:推理活动要么是理性的,要么是心理学的。
      
  •     用实验证明理性人假设和非理性人假设的可以很好的融合,每章是一篇相对独立的研究综述,第一章和最后两章把全部课题串在一起进行概述。能感受到德国作者的逻辑严谨和表达方式的简明。
  •     2016-11-22
  •     学术报告...
  •     除了系统分析,还有数学模型,照理是好书。可惜读来不顺,不知是否翻译原因。
  •     适合我好好反省
  •     哈哈刘老头翻译的也是他的专长。启发式,启发式……也是理性的,恩。就是这样啊,挠头皮想太多和随便选选也差不多……-。- 不过谁放心用这方法呢?想想对结果的归因……
  •     超棒的!陪我度过了难熬的军训(什么衔接
  •     学术性强,貌似认知实验论文集,而且太厚,并非学习某种思维方式的实用书。
  •     一本沉闷的学术书,但的确是好书
  •       《Simple Heuristics that Makes us Smart》和《Bounded Rationality》这两本都是德国ABC研究小组(一个由计算机科学家、认知科学家、神经科学家、经济学家、数学家、统计学家等组成的跨学科研究团体)集体写的,都是引起领域内广泛关注的书,尤其是前一本,後一本则是对 Herbert Simon (决策科学之父,诺奖获得者)提出的人类理性模型的扩充研究),可以说是把什么是真正的人类智能这个问题提上了台面。核心思想是,我们的大脑根本不能做大量的统计计算,使用fancy的数学手法去解释和预测这个世界,而是通过简单而鲁棒的启发法来面对不确定的世界(比如第一本书中提到的两个后来非常著名的启发法:再认启发法(cognition heuristics)和选择最佳(Take the Best)。当然,这两本书并没有排斥统计方法就是了,数据量大的时候统计优势就出来了,而数据量小的时候统计方法就变得非常糟糕;人类简单的启发法则充分利用生态环境中的规律性(regularities),都做到计算复杂性小且鲁棒。
      
      我一直觉得人类的决策与判断是一个非常迷人的问题。这本书简单地说可以看作是《决策与判断》的更全面更理论的版本。系统且理论化地介绍人类决策与判断过程中的各种启发式方法(heuristics)及其利弊(为什么他们是最优化方法在信息不足情况下的快捷且鲁棒的逼近,以及为什么在一些情况下会带来糟糕的后果等,比如学过机器学习的都知道朴素贝叶斯方法在许多情况下往往并不比贝叶斯网络效果差,而且还速度快;比如多项式插值的维数越高越容易overfit,而基于低阶多项式的分段样条插值却被证明是一个非常鲁棒的方案)。
      
      在此提一个书中提到的例子,非常有意思:两个团队被派去设计一个能够在场上接住抛过来的棒球的机器人。第一组做了详细的数学分析,建立了一个相当复杂的抛物线近似模型(因为还要考虑空气阻力之类的原因,所以并非严格抛物线),用于计算球的落点,以便正确地接到球。显然这个方案耗资巨大,而且实际运算也需要时间,大家都知道生物的神经网络中生物电流传输只有百米每秒之内,所以 computational complexity 对于生物来说是个宝贵资源,所以这个方案虽然可行,但不够好。第二组则采访了真正的运动员,听取他们总结自己到底是如何接球的感受,然后他们做了这样一个机器人:这个机器人在球抛出的一开始一半路程啥也不做,等到比较近了才开始跑动,并在跑动中一直保持眼睛于球之间的视角不变,后者就保证了机器人的跑动路线一定会和球的轨迹有交点;整个过程中这个机器人只做非常粗糙的轨迹估算。体会一下你接球的时候是不是眼睛一直都盯着球,然后根据视线角度来调整跑动方向?实际上人类就是这么干的,这就是 heuristics 的力量。
      
      相对于偏向于心理学以及科普的《决策与判断》来说,这本书的理论性更强,引用文献也很多而经典,而且与人工智能和机器学习都有交叉,里面也有不少数学内容,全书由十几个章节构成,每个章节都是由不同的作者写的,类似于 paper 一样的,很严谨,也没啥废话,跟《Psychology of Problem Solving》类似。比较适合 geeks 阅读哈。
      
      另外,对理论的技术细节看不下去的也建议看看《决策与判断》这类书(以及像《别做正常的傻瓜》这样的傻瓜科普读本),对自己在生活中做决策有莫大的好处。人类决策与判断中使用了很多的 heuristics ,很不幸的是,其中许多都是在适应几十万年前的社会环境中建立起来的,并不适合于现代社会,所以了解这些思维中的缺点、盲点,对自己成为一个良好的决策者有很大的好处,而且这本身也是一个非常有趣的领域。
  •     之前DW讨论班也讨论过这个问题,但今天听了来自Poly U的Helen的讲座,觉得对Heuristics更明白了一些。——2011.7.28
  •     不懂
  •     读了开头,学术性太强,没兴趣。
  •     你的比较分析不错,书还没看过
  •     前年读的书了,现在想想有必要今年重读?非常、非常、非常的好。理性思考,认知维度。前后映照,云开雾绕。
  •     被这门课虐哭了
  •     1,是完整的学术说明,用一个一个论文往前推进,思辨散见其中。有时间的话可以重读细读。 2,历史证明,很多以为是缺陷的东西,其实利大于弊。 3,作者的目的和我不同(本来以为类似于《经验的疆界》),所以我没有细看。
  •     读了一半,实在难懂。
  •     500多篇参考文献,原书作者做了大量细致的工作阐述有限理性决策(较低决策成本下较优的决策结果)在动物和人类行为中的大量应用。专业性较强,加上翻译原因,读起来有点费力
  •     哈,这能看见你
  •     很好 收藏
  •     因某牛人推荐来看的这本书,实际收获与期望中的差了很多。
    总的说来,书中记述的思路新颖,有说服力,但是由于案例过少,实践性较差
  •     长达三十多页的参考文献无疑证明其严谨的程度。有些机器学习,统计的章节看得不是太明白。
  •     哎呀呀 就这样喜欢simon了
  •     人工智能。人的认知,模仿人的认知的所谓简捷启发式貌似能解决是否的问题,不能解决多少的问题。
  •     太难懂了,不过大概看了一遍,再看看简介和书评,还是能了解点东西的。一本书写的这么学术化,真心不适合大众阅读。
  •     入门者,看起来不错~~~~
  •     颠覆传统观念的一本书,将人从无限理性的不可承受之轻中解放出来
  •     沉闷。本以为从书里学到有关决策的一些技巧。该书研究的是人们在面对很多不确定因素的情况下,所采取的决策方法,作者试图说明其中的合理性。缺乏趣味性,实用性。
  •     :C934/4652
  •     理论被淹没在实验的汪洋大海中了,宁可先把所有理论全列出来。
  •     大赞!跨学科研究的好书。
  •     还行吧字比较规矩
  •     精明倒是没有,更糊涂了才是真的
  •     不大感冒
  •     真·不明觉厉!
  •     2016第148本,预计本年度最佳! 1、线性回归、贝叶斯等全知全能型统计法大行其道,哈耶克在《致命的自负》中提到,科学的进步可能妨碍了人类寻求自由的道路,本书证明了在各种情况下,有限理性(人的思维),生态理性(全知全能),社会理性(动态发展),简捷启发式都最为有效 2、各种策略都有三个步骤:按程序有限搜索、停止搜索的条件、单一理由决策 3、人们常常用内部连贯性来评定启发式,而不是它们在外部世界的成效来评定它:这些标准包括:准确性、速度、节俭性 4、简捷启发式的代价:适应性更新中有不期而遇的副产品-事后通偏向,但这种副产品的代价十分小 5、博弈结果可以由可教的方法:纳什均衡,但是纳什均衡也不能提供唯一的选择,如果考虑重复性博弈的时间进展,适时用简捷启发式更换策略,则存在高效、唯一的道路
  •     过于高深么?不知道,反正很难看懂
  •     德式严谨… 短期决策:再认启发式、单一理由决策(最少、最近、最佳)、排除启发式; 较长决策:满意性启发式(单项选择如秘书问题的“37%规则”,及于此基础上的双向选择“抱负水准调整”)
  •     再认启发法 recognition heuristic
  •     关于思考的问题的一个很好的读本。
  •     简捷启发式的本质,是对线索顺序的优化与选择,并从中选择最大权重若干个线索,作为决策的标准。而线索的权重,需要依靠现实的实践不断调整,在回忆与反思中调整线索甚至识别新的更重要的决策标准
  •     Competence without comprehension. Praise the virtue of ignorance!
  •     对模型有了深一步的了解
  •     很详实的书,做了很多实验,结论很有意义,不过我太懒,直接搜集了结论来用了
  •     有限理性和生态合理是人类基本的武器,笼统但已足够。本书理论性学术性非常高,科学性地证明了人类决策时需要与现实环境紧密结合以及在有限的时间里作出恰当决策是最高明的。解决问题要清晰简单,而非笼统复杂。同游有限理性、生态理性和社会理性,我们趋向一个共同的目标:按照其适应具体环境的本来面目来了解人类行为和认知活动,并发现指导适应性行为的启发式规则。
  •     Hard science
  •     简捷启发式,让我们更精明。德国人思维缜密不乏创新。
  •     书是严肃的读物,应该适合于专门的研究人员,而非我这种急功近利,功利心十足的读者。
  •     2014.11.1接触
  •     1理性分有限生态社会三方面 2认识论基于有限理性,无知荐用再认启发式 3算法包括归类排除法 4动物行为类型追逐逃跑争斗追求被追求玩耍
  •     鹏哥的点评简洁明了,收藏了
  •      很开阔眼界的书,就是有点难了
  •     理论,还是理论,就是理论,非常理论,异常沉闷。。。
  •     简捷启发式适用于样本小的方法,快速且拟合优度不差。而统计学在小样本上本来就捉襟见肘,与简捷启发式相比当然可能会出现差异不大甚至落后的现象。这本书是用实例验证了这一点,类似于论文。文章比较枯燥,翻译也感觉不是很舒服。总之了解中心意思就差不多了。
  •     很不错,里面的启发式方法都可以直接拿来用,感觉就是简捷式决策树
 

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