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  • 第8讲 贝叶斯推理的基础:极大似然原理

    第8讲 贝叶斯推理的基础:极大似然原理 8-1 贝叶斯统计学与内曼-皮尔逊统计学的共通点 第8讲 贝叶斯推理的基础:极大似然原理 贝叶斯统计学与内曼-皮尔逊统计学的衔接点 8-1 贝叶斯统计学与内曼-皮尔逊统计学的共通点 在第5讲与第8讲中,已经对比了标准统计学(内曼-皮尔逊统计学)与贝叶斯统计学在思考方式、逻辑等方面的不同之处。由此可知,这两...
  • 9-6 结论因模型的设定自身而发生变化

    9-6 结论因模型的设定自身而发生变化 9-6 结论因模型的设定自身而发生变化 那么,在蒙蒂霍尔问题中,“应该改变最初的选择”这一结论,似乎已经是板上钉钉的结论了。但实际上,笔者并不这样认为。因为“A帘的后验概率为1/3,C帘的后验概率为2/3”的结果,毫无疑问依存于模型的设定 。 当然,将A、B、C的先验概率都设定为1/3,这一点是没有异议的。问题...
  • J 适时讲解Just-in-Time Telling——通过铺垫体验,让讲解更具意义

    J 适时讲解Just-in-Time Telling——通过铺垫体验,让讲解更具意义 适时讲解是帮助学习者先铺垫体验,再接受讲解的学习方法。试想,如果课堂上或书中讨论的问题是学习者亲自感受过的,那么他们就会理解得更加深刻。当学习者明白过程中的种种细节时,就可以更准确地理解讲解内容,之后便能据此更高效地学习新内容,更有效地解决新问题。本章要介绍的正是如何创造...
  • 1-6 贝叶斯推理过程的总结

    1-6 贝叶斯推理过程的总结 1-6 贝叶斯推理过程的总结 用图表对于之前提到的后验概率的计算方法进行总结,如图表1-9 所示。 图表1-9 关于顾客类别的贝叶斯推理过程 那么,通过求后验概率,我们能够了解到什么呢?其实,只要抽出图表的开头、中间和结尾部分,并填入数值,结果就很明确了。(图表1-10 ) 图表1-10 有关顾客类别的贝叶斯...
  • 第十章 视觉资料:有害的幻灯片

    第十章 视觉资料:有害的幻灯片 在21世纪,我们能为口头语言辅以许多炫酷的技术,如果使用得当,可以使演讲获得升华。照片、插图、漂亮的排版、图表、动画、视频、大数据模拟——所有这些都能增强演讲的力度及其美学诉求。 尽管如此,但你首先要问问自己是否真的需要这些方法。令人惊讶的是,在TED演讲中,点击量最高的演讲中至少有1/3没有使用任何幻灯片。 怎么可...
  • 后记 何为地道的经济学思维

    后记 何为地道的经济学思维 经济学是个庞然大物,即使是专业的学者,也不可能面面俱到。以有限的篇幅,和读者分享经济学的精彩之处,我认为“地道的经济学思维”是一个恰当的切入口。 问题是,什么才是地道的经济学思维? 地道的经济学思维,是对包含人性的因果规律的探索。在这个探索过程中,数字不重要,术语不重要,结论也不重要;是想象力重要,是视角重要,是推理重要,而...
  • 第一章 研究课题——日本

    27 2026-03-31 《菊与刀》
    第一章 研究课题——日本 迄今为止,美国以往历史上历次举国而战所遇到的对手中,日本人是最难以琢磨的敌人。这是因为过去与大国对手作战时,还从来没有迫使我们考虑到对方在行动上和思想上有那么多令人费解、极其矛盾的习惯。在我们之前,沙俄曾于一九○五年同日本进行过战争。我们与日本的战争,纯粹可以看做是和一个不属于西洋传统文化,而彻底武装起来加以训练的国家所进行的一场...
  • F 反馈Feedback——自我提升的明镜

    F 反馈Feedback——自我提升的明镜[1] 你是否曾对自己当前所处的状况感到迷茫?不断重复同一个错误?或是即便知道自己做得不对,也依然无法改善而停滞不前?如果你有上述问题,认真阅读本章的内容可以助你一臂之力。 “衷心希望您对我们的服务给予反馈”——这是我们常听到的一句话。究其本质,反馈[2] 是一种返回给行为主体的信息,反映了相关行为的质量或是影...
  • Y 我能行!Yes I Can——提高自我胜任感

    Y 我能行!Yes I Can——提高自我胜任感 “我能行”指的是自我胜任感[1] ,或是相信自己有能力完成目标的信念。不难想象,那些认为成功势在必得的人很容易全情投入,并能坚持得更持久,即使面对失败也绝不放弃,直到取得最终的胜利。等到回头再看的时候,他们实现的成就也要多于那些能力相近却患得患失的人。 那么我们如何说服自己去选择做某件事情呢?考虑的因素之...
  • 21-5 根据正态分布进行贝叶斯推理的公式

    21-5 根据正态分布进行贝叶斯推理的公式 21-5 根据正态分布进行贝叶斯推理的公式 接下来,对于上上节中进行的、将正态分布作为共轭先验分布而进行的推理计算进行说明。 根据正态分布进行贝叶斯推理的公式 将需要推理的θ的先验分布设定为平均值μ0 、标准偏差б0 的正态分布;将观察的信息x 设为遵循平均θ、标准偏差б的正态分布。至于μ0 、б0 、б...