56、基础决策理论:理性、概率与非确定性模型的挑战

基础决策理论:理性、概率与非确定性模型的挑战

1. 理性公理与效用函数构建

1.1 理性公理

为了设计效用函数,偏好必须遵循理性公理,这些公理体现了偏好之间的一致性。理性公理如下:
1. 完备性 :对于任意的 (z_1, z_2 \in Z),要么 (z_1 \preceq z_2),要么 (z_2 \preceq z_1)。简单来说,就是必须能够做出决策。
2. 传递性 :如果 (z_1 \preceq z_2) 且 (z_2 \preceq z_3),那么 (z_1 \preceq z_3)。偏好必须具有传递性。
3. 混合不变性 :如果 (z_1 \prec z_2),那么对于任意的 (z_3 \in Z) 和 (\alpha \in (0, 1)),有 (\alpha z_1 + (1 - \alpha) z_3 \prec \alpha z_2 + (1 - \alpha) z_3)。即均匀混合新的分布不会改变偏好。
4. 无天堂地狱假设 :如果 (z_1 \prec z_2 \prec z_3),则存在 (\alpha \in (0, 1)) 和 (\beta \in (0, 1)),使得 (\alpha z_1 + (1 - \alpha) z_3 \prec z_2) 且 (z_2 \prec \beta z_1 + (1 - \beta) z_3)。这意味着不存在具有无限奖励的“天堂”和具有无限负奖励的“地狱”。

1.2 效用函数的构建

如果偏好

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值