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  • 地震真的不可预测吗?

    千次阅读 2013-04-20 16:35:00
    地震真的不可预测吗?同样是权威人士,对于事物的可预测性和规律,是截然不同的看法。基本上分两派,我是两种人和观点都接触过,也都一定程度上认同。但我认为地震是可以预测的。但是预测地震的成本比较高,可能政府...
    地震真的不可预测吗?
    


    同样是权威人士,对于事物的可预测性和规律,是截然不同的看法。基本上分两派,我是两种人和观点都接触过,也都一定程度上认同。


    但我认为地震是可以预测的。


    但是预测地震的成本比较高,可能政府不愿意去预测。


    我知道,对于生命来说是无价的和宝贵的,这样用成本来说事,太残酷了。


    打个比喻:


    人在树林里或其他什么地方散步时,一般会走路上,很少有人去走荒芜的、无路的土地。


    对于人的每一个脚步,踩在地上,就是这个地上的地震,会在这个地方产生脚印,或是理解为地震。(这里只是一种比喻,特别是对于地球,这个巨人来讲)


    那我们说,这个人下一步去踩在哪里?会是这片树木的任何一寸土地吗?


    显然不是!!!


    我们可以从他行进的方向及以往的已走过的路线来判断下一步,会踩在哪里(特别是将已形成的路考虑进来)。


    回到现实中:


    地震一般发生在断裂带。这个相当于树木里的路。


    人一般会在路上走,地震一般发生在断裂带。


    判断人的下一步踩在路的哪一寸,和判断地震下一次发生在断裂带的哪一处。


    可以通过足够的检测器、传感器,检测断裂带上的压力分布和趋势,特别是在已有的规律上找寻。并判断可能的位置,哪一处更容易破碎,释放压力。


    ......







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  • 预测性编码(Predictive Coding)简介

    千次阅读 2019-02-27 10:59:10
    预测性编码(Predictive Coding)简介 Yanping Huang and Rajesh P. N. Rao 摘要 预测性编码(Predictive Coding)是在神经系统中对认知冗余进行缩减(understanding redundancy reduction)并且进行高效编码的统一...

    预测性编码(Predictive Coding)简介

    Yanping Huang and Rajesh P. N. Rao

    摘要

    预测性编码(Predictive Coding)是在神经系统中对认知冗余进行缩减(understanding redundancy reduction)并且进行高效编码的统一框架。通过仅仅传入感觉信号中没有被预测到的部分,预测性编码能够让神经系统减少信息冗余,并且可以充分利用神经元的在追踪信息动态方面的限制(the limitied dynamic range)。在神经系统中将这种高效编码的假说作为设计原则(design principle)后,预测性编码能在很大程度上有效解释神经反应与大脑组织方面的问题。视网膜视觉感受野以及外侧膝状体自然形成为了对外界图像进行预测性编码的一个序列。在更高级的视觉系统中,预测性编码可以解释定位感受野、背景信息效应乃至皮层各层次之间的联结与组织。预测性编码能够稳定地在不同的脑区的神经生理学数据和心理学数据中检测到。

    导言

    自然界的信号中充满了大量的冗余。这种冗余会随着这些信号在时间和空间上的相似性而提高。例如,在图片中临近像素的强度通常都会有比较高的相关度,因为形状总会限制在一定的空间区域;类似的, 每个像素的强度在时间层面上也是相关的,因为物体在时间上也是连续存在的。让一组知觉感受器受到原始图像的直接反应而激活是非常低效的。长期以来,人们通常根据信息论认为早期感觉加工的作用是减少冗余,并且将输入的信息进行重编码为更为高效的形式。其中一种能够实现这个目标的方式就是预测性编码(Predictive Coding)。预测性编码假设神经网络会学习自然世界中事件内在的统计规律,并且通过移除输入信息中可以预测的部分从而减少冗余,仅仅传递不可预测的部分(预测中的残差 residual errors)。

    预测性编码提供了对围绕中心的反应以及对视网膜和外侧膝状体神经元的二相时间拮抗(biphasic temporal antagonism)的有效解释。根据预测性编码模型,视网膜以及外侧膝状体的神经环路会积极根据最近的输入信息的线性权重和预测刺激强度的值。在这些环路中的细胞传递的并不是这些图像本身的强度,而是预测值与真实刺激之间的差异。这种去相关,通过将输入信号在时间和空间光谱上进行扁平化(flattening),可以减少输出的冗余。最终的结果便是不同的信号之间只有较小的变化范围,并且使得通过信息变化范围受限的视觉通路,进行信息的经济性提高。

    在主要视觉皮层(V1)上的神经元会对特定朝向的棒状物或边缘产生反应偏好,从而使在V2与V4区的神经元会对更为复杂的形状与轮廓产生反应。内侧颞叶的神经元则会对视觉运动产生反应。这些对行为的选择性反应能够通过自然信息输入的多层次预测性编码进行解释。例如,运动实际上就是视觉系统在多个皮质层次上的相互整合。Rao 和 Ballard 提出了一个多层次神经网络模型,该模型中从高级的视觉皮质区到低级的神经活动的预测性信息之间建立自上而下的联结,同时自下而上的联结则传递预测中的残差信息。在使用自然场景中的一些图片碎片训练了一个神经网络模型后,他们发现该模型的神经元产生了属性上类似V1的视觉感受野,包括能感受到方向、启动与停止以及其他类似的效应。Jehee 等提出预测性编码模型符合 MST 神经元在运动中对光流(optic flow)的选择性作用,而这种作用则能够被脑解释为在空间中的运动。

    在这篇总数中,我们严谨地通过高效编码框架(efficient coding framework)介绍预测性编码,并且通过该编码在空间与时间中应用的例子来阐明这个概念。我们随后回顾了预测性编码为什么可以用来理解神经系统在很多领域中的神经反应。我们最终将会对其他支持大脑在进行预测性编码的实验,进行一个简单的总结与讨论。

    预测性编码的一般性框架

    预测性编码的潜在假设是视觉系统会尝试建立一个对外部环境的内在模型,并使用该模型积极预测输入的信号。因此可以将这个过程使用一个生成模型写为 P(I|r) ,即图像 I 的概率以及一系列隐藏的内在参数 r(反映神经网络中神经元的激活比率)。当输入一个图像 I ,神经系统就会假定去选择参数 r ,使得先验概率在贝叶斯理论下最大化 P(r|I) = P(I|r)P®/P(I) ,其中 P(I) 是恒定不变的。从信息论的观点来看,使得 H 变成描述全部信息的长度,例如编码长度的总和 H_{1} = -logP(I|r) ,或者长度H_{2} = -logP® 的r参数本身。最小化总描述长度 H = -logP(I|r) - logP® 等价于预测编码假设下最大化参数的后验概率。因此,最小化描述长度(minimum description length,MDL)框架可以视为是等价于贝叶斯最大化后验概率拟合(Bayesian maximum a posteriori,MAP)方法。

    (接下来需要把生成模型和MDL、MAP研究一下)

    文章来源:Huang, Y., & Rao, R. P. N. (2011). Predictive coding. Wiley Interdisciplinary Reviews: Cognitive Science, 2(5), 580–593. http://doi.org/10.1002/wcs.142

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  • 预测性分析及常用预测方法

    千次阅读 2020-11-06 14:43:18
    预测性分析及常用的预测方法 预测的目的 数据分析最重要的目的就是从数据中寻找规律,找到能够指导我们未来实践的原则和方法,是产生智慧的主要途径。所以预测分析是数据分析的终极目的。虽然数据分析承担了很多功能...

    预测性分析及常用的预测方法

    预测的目的

    数据分析最重要的目的就是从数据中寻找规律,找到能够指导我们未来实践的原则和方法,是产生智慧的主要途径。所以预测分析是数据分析的终极目的。虽然数据分析承担了很多功能,但是预测才是最为关键的,所以掌握数据分析和挖掘的预测方法才是数据分析师的看家本领。

    预测包括现象的预测和规律的预测。自然科学的本质上也是对事物的属性、本质和规律的预测。有了对事物的认知和对规律的掌握,我们就能够创造出更多的东西。商业也是如此,我们能够知道影响销售的因素,并能够掌握这些因素的数据,就能够对市场做出精准的预测,从而指导我们商业的决策,做到稳定的发展。但事物具有复杂性,我们无法掌握所有的信息,更无法轻易掌握所有的规律。

    随着大数据、物联网等技术的快速发展和应用,我们会拥有越来越多的数据,在这些数据上通过各种分析技术,我们就能够加工出越来越多的“智慧”,从而就能够知道我们的实践,而我们对未来的预测越来越精准,越来越有效。

    人们总是把数据分析师想象的过于美好,认为做大数据的人能够上知天文,下晓地理,能够准确的预测未来。人类掌握了一些基本的事物发展规律,对人类大脑、情感、心里的认知也逐步深入,但是我们对这些学科的掌握程度还远远达不到准确的预测未来的程度,至少现在还是没有这个能力,未来可能会有。

    我们经常说“以史为鉴”其实就是研究事物发展的历史,为我们研究新的事物做出指导,让我们对未来的事物有更远一点的估计。

    预测的必要性

    事物是复杂的,我们对事物的认知是有限的,正因为如此,事物在发展的过程中会发生超越我们预期的偶然时间和随机时间,我们把这些叫做误差,误差是必然存在的。随着我们对事物的认知越清楚,掌握的信息数据越完善,这个误差就睡越小,偶然时间就会越少。预测不准确的正常的,我们不能因为预测不准确而放弃对事物的预测,掌握未来发展是人类的本能,也是人类进化的动力。

    我们现在出行是,我们会根据地图应用提供的交通流量信息,选择不堵车最近的线路,这是一个典型的应用场景,把大数据当做平台和基础设施的应用场景。未来会有越来越多的这种应用场景,这就是预测在我们的日常生活中,影响着我们的日常生活。

    预测方法;

    1.经验预测法

    经验预测法是最为传统的预测法。如果我们有了丰富的生活阅历和工作经验,那么我们对事物的判断就会更加准确,从而能够做出更加合理的决策。

    我们认为一个优秀的人才一般都在优秀的公司中,所以企业会更加看中应聘者是不是在优秀的公司中工作过,这些都是为了佐证应聘者拥有丰富的相关“经验”。所以优秀的公司,在人才招聘方面的成本越低。而越是一般的公司,用人成本越高——因为我们过度依赖经验来管理。

    经验预测法在生活、工作中有大量的应用实例。人们最容易用自己过去的经验做出判断,所以人们几乎每时每刻都在做经验预测。量化的经验预测是一种数据化的方法。单纯依靠少数人的预测往往风险很高,因为我们每个人的生活经历都是有限的,并且看问题的视角也是有限的,所以对于重大决策,在没有其他更好的方法可以预测是,需要让更多的人一起利用经验来预测,这个方法被称为德尔菲法。

    德尔菲法是通过召集专家开会、通过集体讨论、得出一致预测意见的专家会议法既有联系又有区别。是一种专家预测方法。

    德尔菲法能发挥专家会议法的优点,即能充分发挥各位专家的作用,集思广益,准确性高。能把各位专家意见的分歧点表达出来,取各家之长,避各家之短。同时,德尔菲法又能避免专家会议法的缺点:权威人士的意见影响他人的意见;有些专家碍于情面,不愿意发表与其他人不同的意见;出于自尊心而不愿意修改自己原来不全面的意见。

    德尔菲法的主要缺点是:缺少思想沟通交流,可能存在一定的主观片面性;易忽视少数人的意见,可能导致预测的结果偏离实际;存在组织者主观影响

    2.类比预测法

    事物有很多的相似性,事物发展的规律也有相似性。例如人的成长历程,环境相同,人的成长历程也会有相近之处。当我们“阅人无数”后,基本上能够判断这个人是一个什么样的人。另外,人的行为习惯和思维习惯都有一致性,虽然会发生剧烈的变化,但在大多数情况下都是可以预测的。我们可以根据一个人对一件事情的反应,找到这个人的行为模式,从而预测其未来的行为模式,这就是类比预测法。

    人的行为模式的背后是人的心智模式。无论是九型人格学说还是MBTI的人格测试,其背后都是通过评测人的心智模式来预测人的行为模式,从而为人们找到一个比较好的事业发展规划。通过研究大量人员的行为模式,为个人以后的发展做出知道,这种方式的本质就是类比。

    通过一个行业的发展来类比另一个行业的发展,能够给我们很多的启发。例如智能手机取代了功能手机,苹果打败了诺基亚和摩托罗拉,成为智能手机的领导者。根据智能手机行业的发展规律,我们可以预测未来智能汽车的发展规律,特斯拉的创新性的智能汽车,不止单纯的电动汽车,如果不出意外,特斯拉很可能会彻底颠覆驱车行业,那些原有的行业大佬在未来短短的几年就会重新洗牌。

    就像智能手机一样,我们有理由相信智能汽车早晚会代替现在的功能性汽车。智能设备,智能家具,智能…都是不可逆的一种潮流,代表人类发展的趋势和规律。

    手机行业中,消费者的更换周期为2-3年,所以智能手机在2-3年就颠覆了手机行业原有的潮流。在城市中,消费这更换汽车的周期为5-7年,运用类比的方法,未来的5-7年就是智能手机慢慢取代原有汽车行业。取代是一个缓慢且顺应时代的产物,取代的周期就是消费者的一个更换周期。

    标杆研究也是一种类比的方法,可以通过研究标杆企业的做法借鉴其经营和管理的决策。如果一家公司采用某种管理模式成功解决了一类问题,那么我们也可以采用同样的方法来解决类似的问题。所以当我们对于某些管理问题找不到方法的时候,做简单有效的方法就是寻找标杆企业的做法。学会站在巨人的肩膀上看待问题。

    类比法也有局限性,主要的局限在于类的可比性。类比的本质含义就是同类的或者相近类别之间的对比,如果不具有可比性,则类比的预测就会出现问题。当然,没有两个事物是完全相同的,也没有相同的历史和未来,我们还需要在不同类别中寻找共同点,在这个共同点上找到差异,例如:智能手机用了2年就颠覆了手机行业,那是因为消费者更换手机的周期比较短。汽车行业就不适用这个周期,因为消费者更换汽车的周期要比手机的更换周期长的多。

    所以,我们类比的过程中,我们要思考可比的基础是什么,从而做出预测,对结论进行修订,确保预测的合理性和准确性,并在以后的过程中反思忽略了哪些重要因素,以后在进行预测时,还需要考虑哪些因素。

    3.惯性时间预测法

    惯性预测法是根据事物发展的惯性进行预测,其中最典型的就是趋势分析。炒股的人除了要看基本的股值点数外,还要看趋势线,并根据趋势线来判断什么地方时拐点。

    本质上,惯性只存在于信息不对称的领域,在信息足够对称的情况下,大家转向的风向一致,那么股票价格就不会有这样的波动图形。在信息不够对称的环境下,以信息谋取利润的行业就会有更多的暴力。如果信息已经充分对称了,那么以信息谋取利润的行业就会消失。未来商品的价格会越来越透明,根据信息不对称来销售商品的公司会倒闭。

    时间序列分析模型是最典型的惯性分析法,其本质就是探寻一个事物的数量化指标随时间变化的规律。如果事物完全按照时间顺序发展,则一定会按照一定的规律继续发展下去,如果是向上的趋势,就会继续向上发展;如果是向下的趋势,就会继续向下发展;如果存在周期性,就会按照周期性的规律发展;如果具有循环往复的特征,就会按照循环往复的特征发展下去

    从上面的描述中可以看出时间序列模型最本质的局限;忽略了现在的变化影响因素。即如果事物过去都是向上发展的,则时间序列认为事物还会继续向上发展,但是因为某些因素的原因,出现了下滑,则这个因素不予考虑,会认为是误差或者受随机因素的影响。

    时间序列模型有多种类型,这些类型的分类是从事物变化是否具有规律性来评价的。如果事物的变化很有规律性,而随机影响较小,则可以通过惯性预测法对事物的变化进行预测;如果事物变化是有规律的,但是噪声过大,容易掩盖事物自身的规律,这个时候惯性预测法就不太使用了。噪声的大小是我们是否可以使用惯性预测法来预测的非常重要的因素,噪声大,规律就容易被掩盖,噪声小,我们可以通过趋势来发现事物的规律。

    我们对事物变化规律的认知其实是有限的。一般来说,再利用惯性发探测事物变化规律时,我们能够掌握三种变化规律的探测,分别是季节性、周期性、趋势性。季节性是与时间变化有关系的变化规律。周期性是与变量取值有关系的,盛极而衰,触底反弹。趋势性是随时间呈增长或者下降的趋势,这个趋势可能线性的,也可能是幂级增长或者指数增长。

    4.逻辑关系预测法

    逻辑关系预测法从预测的角度来看是最简单的方法,但从算法探索的角度来看则是最难得方法。两个事物为什么会相关,其背后逻辑是什么,一直困扰着数据分析师。

    沃尔玛的“纸尿裤和啤酒”的事件,让我们觉得纸尿裤和啤酒的销售量有较大的相关性。但是这个相关性能否站的住脚,是否有足够的逻辑解释,是否在任何情况都适用,还是需要数据的支持,没有数据的完美论证。

    在逻辑关系方面,我们可以用各种模型来解读数据,需要不断尝试才能找到一个最佳的逻辑关系。有些逻辑关系只在特殊的情景下才成立,而在其他的情境下就不会成立。逻辑关系的数学模型不是一成不变的,他会随时间、市场状况的变化而变化。

    每个逻辑规律都有其成立的条件。在广告投放初期构建的模型,不见得适合中期和后期;品牌的知名度较低的时候,广告与销售额的关系会被弱化,边际效应显现。当公司的品牌已经非常强大的时候,广告本应该承担一个提醒功能,这个时候如果还是采用说服式广告就非常不妥了,消费者会觉得这是“忽悠”,其自我保护机制显现,导致一些负面的成绩。

    5.比例预测法

    比例是一个数学术语,在数学中,如果一个变量的变化总是伴随着另一个变量的变化,则两个变量是成比例的。我们的日常生活中处处充满着比例。例如:奶茶中奶和茶的比例可以带来不一样的口感,混凝土中砂石、水泥、水的比例,会呈现不同的强度。

    运用比例预测法,其实就是针对以往的数据,对其进行分类汇总整理后,对未来的数据按照一定的比例进行预测,这种比例就是通过以往的数据总结出来的比例。人的行为方式、兴趣爱好在短时间是不会发生较大的变化,我们的预测其实就是在预测人的行为方式和思维,这也就是为什么可以使用比例预测法的原因,因为人的行为方式、兴趣爱好不会轻易改变。

    小编喜欢吃鸡肉,可能再不出现较大的事情之前,这点爱好是不会改变的,通过一段时间的数据收集、汇总、分析。就能够预测出未来的一段时间吃鸡肉的这个概率。一个人的行为方式可能会受到外界因素的影响,可能预测的准确率不会太高。但是如果换做是分析几万,几十万或者更多的人的行为方式兴趣爱好进行整理汇总,在进行预测性分析,那么准确率就会很稳定。

    比例预测法的重点就是在无特殊情况下的一种状态下的预测,例如:一家大型购物中心,前5个月的会员销售占比为50%,那么在第六个月的会员销售占比也会是在50%左右。前5个月的周一到周五的日均销售额为100万,周六周日的日均销售是200万。那么我们可以根据本月工作日和双休日的天数,预测出这个月的一个销售额。

    商业中有一个重要的比例;【10:6:3:1】。讲的是,在每10个顾客中,会有6个人会感兴趣,其中3个人会购买,最终会有1个人进行复购。这个比例在很多销售行业都很适用。这也就是为什么到了一定的节假日,各大商场购物中心花重金进行宣传营销,目的是为了提高10这个基数,基数上升了,最终的3和1也就自然多了。

    比例预测法也有其局限性,比例预测法成立的前提是需要有大量的数据源,但是当数据较少的情况下,比例预测法就没有效果,反而会误导我们的决策。

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  • 如何生成唯一且不可预测的 ID 通常数据库可以生成唯一的 ID,最多的就是数字序列,也有像 MongoDB 这样产生组合序列的,不过这种形式的 ID 由于是序列,是可以预测的。如果想得到不可预测且唯一的 ID,方法还是有的...

    如何生成唯一且不可预测的 ID

    下面主要以 Node.js 的环境为例。

    Node-uuid

    Github 上有个 node-uuid 项目,它可以快速地生成符合 RFC4122 规范 version 1 或者 version 4 的 UUID。

    安装,既可以通过 npm install node-uuid ,也可以在 package.json 中定义。使用方式:

    var uuid = require('node-uuid');
    
    // 产生一个 v1 (基于时间的) id
    uuid.v1(); // -> '6c84fb90-12c4-11e1-840d-7b25c5ee775a'
    
    // 产生一个 v4 (随机) id
    uuid.v4(); // -> '110ec58a-a0f2-4ac4-8393-c866d813b8d1’

    听起来很有保证,只是……有点太长了。

    坊间也有一些在 UUID 基础上随机截取几位的办法来组成一个新的短一点的字符串,只不过唯一性就又重新成为一个问号了。

    Hashids

    Hashids is a small open-source library that generates short, unique, non-sequential ids from numbers.

    另外一个方法,来自 hashids,它的原理就是从数字经过一个加盐(salted)算法产生一个哈希(hash)字符串。这样算法就是通过混淆使结果具有不可预测性,而唯一性依然由数字本身来达成,从而得到(类似 youtube 里的)足够短,不可预测且唯一的 ID。

    安装方式类似,只是 hashids 建议使用一个固定的版本。比如在 package.json 中

    "dependencies": {
      "hashids": "0.3.3"
    }

    使用方法也很简单。先设定一个字符串作为 salt。

    var Hashids = require("hashids"),
        hashids = new Hashids("this is my salt”);

    然后对数字(准确来说是数字数组)进行编码

    var hash = hashids.encrypt(12345);
    // Nkk9
    
    var hash = hashids.encrypt(683, 94108, 123, 5);
    // aBMswoO2UB3Sj

    对数组编码可以有很有趣的用法,比如需要在一个分布式的环境里使用,可以使用机器编号 + 序列数字组合数组然后再编码。

    有编码就有解码

    var numbers = hashids.decrypt("NkK9”);
    // [12345]

    编码的输出会随着数字的增大而变长,为了达到足够混淆,它可以指定最少长度。

    hashids = new Hashids("this is my salt", 8);
    
    var hash = hashids.encrypt(1);
    // gB0NV05e

    还有其它选项,比如控制输出所使用的字符,编码 MongoDB 的 ObjectId 等等。

    上面介绍的两个项目,各有各优缺点,不过目的是一致的,可以根据实际情况选用。两个项目在其它语言上也有类似的实现。

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  • 灰色预测模型

    万次阅读 多人点赞 2019-04-13 15:10:35
    灰色预测模型(Gray Forecast Model)是通过少量的、完全的信息,建立数学模型并做出预测的一种预测方法。是处理小样本预测问题的有效工具。 灰色系统 我们称信息完全未确定的系统为黑色系统,称信息完全确定的...

空空如也

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不可预测性