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- 主题:科学、可证伪性与精神分析 (转载)
- 问题你这个例子举的和前面说的都没关系啊
证实？证伪？中正？
【 在 hut 的大作中提到: 】
: 属于贴近大家最熟悉的应用啊
: 大家都在灌水 举灌水的例子最好啊
: 你的思维真奇怪
: ...................
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FROM 124.64.5.* - 【 在 hut 的大作中提到: 】
: 你还是没有理解不可证伪
: 这个网友理解的差不多了
: 发信人: hut (浮尘落尽), 信区: Bull
: ...................
永远不可能预测错误的反而是不科学的
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你这个命题有点不可知论，是否定了科学的确定性和可重复性。
科学的确定性和对于未知领域的开放性并不冲突。
在已知和掌握规律的领域里，确定是是毋庸置疑的，说人类永远生不出哪吒，我看没什么问题。
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FROM 61.48.209.* - 你早发全嘛，我去看了一下。
精神分析已经是过时的理论了，科学验证也只是基于潜意识这一块，以及人的思维的压抑（suppression), 而不是基于对人精神的分析。
分析是技，里面一些概念可能是科学。
【 在 hut 的大作中提到: 】
: 其实我的帖子来源于这个帖子的讨论
: 四十版qtpr：常识：精神分析是伪科学
: 现在在第三页
- 来自 水木说
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FROM 72.195.231.* - 你的理解能力啊
你去看看xiaobaozhu在我原文下的回复吧
人家就觉得例子好，还特意发心得了
【 在 qianyishi 的大作中提到: 】
: 问题你这个例子举的和前面说的都没关系啊
: 证实？证伪？中正？
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FROM 223.66.108.* - 【 在 hut 的大作中提到: 】
: 偏置不是你说的随机误差
所有的误差都可分为系统误差和随机误差，系统误差是方法设计、主观干扰、实践条件制约，没法通过重复努力消除
系统误差以外，误差=偏差+方差
你所说的学习概念里，偏差约等于观点的差异碰撞
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FROM 61.48.209.* - ，比如说，在机器学习里，有一个结论，无偏的学习机器是没有用的，也
就是你要学习，必须要有bias（偏置
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AI：
说“无偏的学习机器是没有用的”是有些误导性的，甚至可以说是错误的。让我们来分解一下：
无偏的学习机器：在机器学习中，如果模型是“无偏”的，意味着它的预测在统计上不偏离真实值。这是理想的情况，意味着模型在平均上能够很好地捕捉数据中的真实模式。
模型的有用性：一个“无偏”的模型并不是“没有用的”，相反，它通常是非常有用的。无偏模型的目标是准确地反映数据中的规律，而不是在某些特定方向上系统性地出错。
但是，值得注意的是，完全无偏的模型在现实中几乎不可能达到，因为所有的模型都基于某些假设，这些假设可能导致一定程度的偏差。此外，无偏的模型如果伴随着高方差，可能会对数据的波动过于敏感，从而在测试数据上表现不佳。
在实际应用中，模型通常会在偏差和方差之间进行权衡，目标是找到一个“可接受的”偏差水平，同时保持较低的方差。这种权衡使得模型既不过于简单（高偏差），也不过于复杂（高方差），从而能够在新数据上表现良好。
结论：无偏的模型并不是“没有用的”，而是非常理想的目标。然而，实际应用中，少量的偏差可能是为了降低方差所做出的妥协，以获得更好的总体性能。
【 在 snowfields 的大作中提到: 】
: 【 以下文字转载自 Bull 讨论区 】
: 发信人: hut (浮尘落尽), 信区: Bull
: 标 题: 科学、可证伪性与精神分析
: ...................
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FROM 24.203.11.* - 我再举一个例子，比如三个人去考试，问算命先生，我们这个考试结果会怎样，算命先生竖起一
根手指，最后一个考生及格了，算命先生是对的，一个没及格，算命先生也是对的，一起及格了，算命先生也是对的
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算命先生竖起一根手指，这可能是在说相声，也可能是在骂人，和科不科学没关系
【 在 snowfields 的大作中提到: 】
: 【 以下文字转载自 Bull 讨论区 】
: 发信人: hut (浮尘落尽), 信区: Bull
: 标 题: 科学、可证伪性与精神分析
: ...................
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FROM 24.203.11.* - 【 在 jinbabawa 的大作中提到: 】
: ，比如说，在机器学习里，有一个结论，无偏的学习机器是没有用的，也
: 就是你要学习，必须要有bias（偏置
“可接受的”偏差水平，同时保持较低的方差。
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可接受的偏差水平，也就是好的设计方案的标准就是精度accuracy和效度efficiency的平衡，
打蚊子不必用高射炮，小题不用大作
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FROM 61.48.209.* - 读谁的？ 维特吗， 他把老师罗素否了， 后来接着把自己的也否了
【 在 miller 的大作中提到: 】
: 精神分析理论很难证伪。我觉得这里读过精神分析的书的人可能有一些，读过精神分析
: 证伪研究的除了我只怕没几个了，哈哈。
: - 来自 水木说
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FROM 117.153.221.* - 总是有一些自作聪明的人
看截图吧 作者都是一流牛人
前三张是vapnik的统计学习理论
最后一张是Tom M.Mitchell的机器学习
学习统计学理论需要学习 ：
数学分析 实变函数 测度论 基于测度论的概率统计 统计逼近 经验过程
估计你数学知识不够
那就看看 tom的与模式分类
【 在 jinbabawa 的大作中提到: 】
: ，比如说，在机器学习里，有一个结论，无偏的学习机器是没有用的，也
: 就是你要学习，必须要有bias（偏置
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FROM 223.66.108.*