学习中的悖论


如果非让我找一个最能说明现在的软件开发和10年前的软件开发相异的地方的话,我想应该是知识在量上的爆炸。

在软件行业里,制造知识的速度远超可能的学习速度。

夸张点讲,今天在软件世界里应该没有全才了。如果不信,可以看看下面从Wiki以及TIOBE上拷贝的列表。

在当下,你很难即做内核驱动也精通css,即精通后端也精通前端,即开发数据库也开发数据库应用。

当然终究是有些东西共通于各种技术之间,比如设计原则,模式等,但不要忘了恰是不同的部分才决定了该技术的存在价值。

这一现象的背后隐含了一个悖论:你学的越多很可能失去的也越多。

这与大多数认为的学的越多,可能得到的越多相悖。

背后的道理很简单,时间有限,而知识无限。面铺的越广,单个知识上摊的时间则越少,达到的高度必然也就有限。

用的时候大多时候,需要的往往是特定的点

极值的话就等于什么都没学,毫无价值。

这应该不难理解,把下面所有范式都了解一遍的人,几乎一定不如精通某几个的人有价值。

Programming paradigms

§ Agent-oriented

§ Automata-based

Component-based

§ Flow-based

§ Pipelined

§ Concatenative

Concurrent computing

§ Relativistic programming

§ Data-driven

§ Declarative (contrast: Imperative)

§ Constraint

Dataflow

§ Cell-oriented (spreadsheets)

§ Reactive

§ Intensional

§ Functional

Logic

§ Abductive logic

§ Answer set

§ Constraint logic

§ Functional logic

§ Inductive logic

§ End-user programming

Event-driven

§ Service-oriented

§ Time-driven

§ Expression-oriented

§ Feature-oriented

§ Function-level (contrast: Value-level)

§ Generic

§ Imperative (contrast: Declarative)

§ Procedural

Language-oriented

§ Discipline-specific

§ Domain-specific

Grammar-oriented

§ Dialecting

§ Intentional

Metaprogramming

§ Automatic

Reflective

§ Attribute-oriented

Template

§ Policy-based

§ Non-structured (contrast: Structured)

§ Array

§ Nondeterministic

Parallel computing

§ Process-oriented

§ Programming in the large and small

§ Semantic

§ Structured (contrast: Non-structured)

§ Modular (contrast: Monolithic)

Object-oriented

§ By separation of concerns:

§ Aspect-oriented

§ Role-oriented

§ Subject-oriented

§ Class-based

§ Prototype-based

§ Recursive

学了所有下面这些语言的人,大多时候也一定不如精通某几个的人有价值:

C

Java

C++

Objective-C

C#

PHP

(Visual) Basic

Python

Perl

JavaScript

Ruby

Visual Basic .NET

PL/SQL

Delphi/Object Pascal

Lisp

Logo

Pascal

Transact-SQL

Ada

Lua

通常的认识总是天道酬勤,但其实却是不准确的。盲目的勤劳很可能带来灾难性的后果,勤劳之前也需要有大致的方向。

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理想流 + 软件 = 《完美软件开发:方法与逻辑》
理想流 + 人生 = ??
理想流 + 管理 = ??
理想流 = 以概念和逻辑推演本质,追求真理。



### 贝叶斯悖论的概念 贝叶斯悖论(Bayesian Paradox)通常并不是一个严格的数学悖论,而是指在使用贝叶斯推理时出现的一些看似违反直觉的结果或解释。这种现象通常源于先验概率与后验概率之间的关系,以及数据对假设的支持程度如何被重新评估的过程。 一个经典的例子是“假阳性问题”:假设有一种疾病发病率非常低(例如0.1%),而检测方法的准确率很高(例如99%的真阳性率和99%的真阴性率)。当一个人测试结果为阳性时,人们往往会认为这个人几乎肯定患病。然而,通过贝叶斯定理计算得出的实际概率却远低于预期,这表明即使测试结果为阳性,该人实际患病的概率仍然较低[^3]。 ### 概率推理中的影响 贝叶斯悖论揭示了人类直觉在处理不确定信息时可能存在的偏差,并强调了基础概率(即先验概率)的重要性。它提醒我们在进行决策时不应忽视背景知识或普遍情况的发生频率。此外,这一概念也突出了条件概率的作用,以及如何正确地更新我们对于事件发生的信念以反映新的证据[^3]。 ### 在统计学中的应用 在统计学中,贝叶斯悖论促使研究者更加谨慎地选择和解释他们的模型参数。它推动了对贝叶斯方法的理解深化,尤其是在处理稀有事件分析、医学诊断测试评估等领域。通过对贝叶斯定理的应用,研究人员能够更准确地估计给定观测数据下不同假设的真实可能性[^3]。 ### 在机器学习中的应用 在机器学习领域,贝叶斯悖论的影响体现在以下几个方面: - **模型选择**:通过比较不同模型根据训练数据调整后的后验概率,可以帮助选择最合适的模型。 - **特征选择**:利用贝叶斯方法可以评估各个特征对于预测目标变量的重要性。 - **不确定性量化**:贝叶斯框架允许直接建模预测的不确定性,这对于风险敏感型应用至关重要。 ```python from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.datasets import make_classification from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score # 创建分类数据集 X, y = make_classification(n_features=2, n_redundant=0, n_informative=2, n_clusters_per_class=1, n_samples=1000) # 分割训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25) # 使用高斯朴素贝叶斯分类器 model = GaussianNB() model.fit(X_train, y_train) y_pred = model.predict(X_test) # 计算准确率 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(f"Model Accuracy: {accuracy}") ``` 上述代码展示了如何使用基于贝叶斯原理的朴素贝叶斯分类器来进行简单的二分类任务。
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