如何选择合适的对象进入一段联系,这是困扰众多人的一大难题,各个营销号也曾经推出各色各样的“如何选择”、“能找到什么样的对象”、“为什么我这样的找不到对象”的话题,进一步地进入一段联系之后,随着联系的逐渐升温,许多问题也应运而生,如何维护联系,进而一同在人生中迈向新的篇章,这正是本文想要探讨的方法论。
哦,不,这正是本文想用数学原理来讨论的方法论。
筛选模型的建立
暗中观察了很多讨论恋爱或者婚姻的问题
按照机器学习的难题来说,发现现在的问题是,找不到一个行之有效,或者大家能够公认的方法和模型,不妨令:
符合这个模型且确实能做到婚姻幸福:TP符合这个模型且做不到婚姻幸福:FP不符合这个模型且确实能做到婚姻幸福:FN不符合这个模型且做不到婚姻幸福:TN
准确率(accuracy) = 预测对的/所有 = (TP+TN)/(TP+FN+FP+TN)
精确率(precision) = TP/(TP+FP)
召回率(recall) = TP/(TP+FN)
大家既想精确度高:模型说对的,有更大的比例是真的,能够筛出来的都是对的人;又想召回率高:不会错过本来就对的人。
这样的ROC曲线几乎是完美的,但怎么可能呢。
TP高了,FP也会高
严格标准,那么势必就有好的候选项被漏掉了
放松标准,那么势必就有差的候选项被放过了
展开全文又及,每个人都有心目中的一个模型,去套自己遇到的样本,这个模型吧,大V也有各种大V的不同的标准,还有各种父母的标准。按照正常人的社交圈子,一个人最多也就能完整的了解一百个人的私人生活吧(能够较为完整的了解各类隐情什么什么的),如果一个人有数十个特征,从身高到长相,从家境到心性,去拟合这个模型,分分钟过拟合了。。
不同的答主会阐述为什么自己这个模型是靠谱的,以及周围有怎么样的经验。毕竟公说公有理婆说婆有理,但总是缺少一把恒定的标尺,去衡量他的模型有多正确
有的人可能被某一方面的答主熏陶过多,因而自己的模型也更有所偏向,但往往只有经过丰富的观察和样本的训练,模型才能够有所提升
数据集
我们没有完整的收集过丰富特征的人群样本,所有的假设都没有经过统计意义的假设检验,整天听各种大V的“我的一个同学、我的一个朋友”这样的数据显然不利于建模过程,原因也同上。
机器学习领域对于这种定义模糊、样本稀少的项目的做法完全可以照搬,此处应当发起一个数据众筹项目啊,大家收集出大量的这种带特征的数据,以及最后的的目标值,数量级达到万这个量级,就可以训练出来一个真的有用的模型了,这样训练模型、验证准确度,就都是套路了。
而且这个数据集还可以成为伟大的标定数据集,搞出不亚于MNIST的影响力不在话下。
有社会学的同学想要来个田野调查么,我可以赞助免费的模型建立与数据分析,给我挂个二作就行←_←
联系中的微调
如果能够清晰地认识到,两个人在一起应当有一个共同的目标函数:使得自己更加幸福,那么几乎一切问题都迎刃而解。
虽然两个人的相处的过程中,除了作为个人的各种特征,也几乎有成千上万种选择可以做,比如选用什么样的相处方式,要不要买包包,婚房价值几何,买个什么样的车
但这种问题也是深度学习遇到过的:一个模型总有几十万、上百万、上千万的权重,应该如何调整权重,使得最后我们模型的输出可以达到那个目标,使得损失最小呢?
结论很简单:每一个参数都会对最后的损失函数有或多或少的梯度,我们只要沿着减小损失,逼近目标函数的方向,去一点点的微调自己的行为就好啦
有人会问:如果短期内的调整看不到改变怎么办?别担心,这是震荡行为,会随着下一批次时间的变化而改进的
随机梯度下降,本来就是有波动的嘛
有人还会问:如果自己明明朝着正确的方向去改进的,为什么看起来情况反而还变差了呢?不用担心,这也是正常的现象,你看上图,不也是在小批量的样本中少量上升,但总体稳步下降的嘛。。。
长期相处过程
简单地考虑两个理性个体,个体的行为将对两者构成的系统产生或有利,或有害的后果。
博弈论中指出,个人理性与集体理性的冲突,各人追求利己行为而导致的最终结局是一个纳什均衡,也就是对大家都不利的结局。
但有趣的是,一旦博弈是一个长期的、时尚的博弈,有一个全局的利益,如同婚姻或者爱情,最好的行动策略是:以牙还牙(你一旦对我好,我就对你好,反之亦然),并且系统很快可以产生合作解,从而实现整体利益的提升。
这也意味着爱情之中的处理方法,对于对方的行动,应当追溯有限步的历史(杜绝无穷无尽的翻旧帐),并告知自己的以牙还牙的策略,这样使得两个人同时进入完美的合作解
结论
了解混淆矩阵、统计检验、反向传播、梯度下降和博弈论的知识,有助于我们在人与人之间建立良好的联系,并进一步发展,从而实现美好的人生,这真是美好人生的数学原理啊~
人生道理是真的,不过更多的人生道理暂时没想出来XD……返回搜狐,查看更多
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