8、认知偏差:影响决策的隐形力量

认知偏差:影响决策的隐形力量

1. 认知偏差的两面性

认知偏差是人类思维和决策过程的一部分,它并非总是有害的,实际上,它的存在有其进化的原因。

人类大脑虽然强大,但处理信息的能力有限。面对复杂的环境和海量信息,如果在做简单决策时都要考虑所有可能的选项,那将耗费大量时间。因此,大脑进化出了简化信息处理的方法,认知偏差就是一种思维捷径,也被称为启发式方法,它帮助我们快速筛选信息、做出决策并采取行动。

在早期人类面临生存威胁时,这种思维捷径发挥了重要作用。例如,当在深夜街头看到附近阴影中有突然的动静时,认知偏差会让我们本能地认为可能有危险,从而迅速采取行动确保自身安全,尽管这种威胁可能只是一只猫或被风吹动的塑料袋。这就是归因偏差的一个例子,在不了解实际情况时就为事件归因,并根据有限的解读做出反应。

然而,当情感、个人动机以及社会或文化压力掺杂进来时,情况会变得更加复杂。我们在使用这些预设的思维捷径评估情况并做决策时,往往是在无意识的状态下进行的,而且还受到这些情感因素的影响。这样,微妙的偏差就会在我们毫无察觉的情况下潜入,影响和扭曲我们对世界的看法、理解和反应。

幸运的是,意识到认知偏差的存在并认识到它会影响每个人,是对抗这种影响的有力第一步。第二步则是识别在我们个人或组织的决策过程中可能存在哪些偏差。

2. 大脑的两种思维系统

认知偏差的概念由阿莫斯·特沃斯基(Amos Tversky)和丹尼尔·卡尼曼(Daniel Kahneman)在20世纪70年代提出。卡尼曼在他的畅销书《思考,快与慢》中,将人类大脑的思维方式分为两种系统。

系统1是本能的“战斗或逃跑”反应系统,位于大脑的较

内容概要:文章以“智能网页数据标注工具”为例,深入探讨了谷歌浏览器扩展在毕业设计中的实战应用。通过开发具备实体识别、情感分类等功能的浏览器扩展,学生能够融合前端开发、自然语言处理(NLP)、本地存储与模型推理等技术,实现高效的网页数据标注系统。文中详细解析了扩展的技术架构,涵盖Manifest V3配置、内容脚本与Service Worker协作、TensorFlow.js模型在浏览器端的轻量化部署与推理流程,并提供了核心代码实现,包括文本选择、标注工具栏动态生成、高亮显示及模型预测功能。同时展望了多模态标注、主动学习与边缘计算协同等未来发展方向。; 适合人群:具备前端开发基础、熟悉JavaScript浏览器机制,有一定AI模型应用经验的计算机相关专业本科生或研究生,尤其适合将浏览器扩展与人工智能结合进行毕业设计的学生。; 使用场景及目标:①掌握浏览器扩展开发全流程,理解内容脚本、Service Worker与弹出页的通信机制;②实现在浏览器端运行轻量级AI模型(如NER、情感分析)的技术方案;③构建可用于真实场景的数据标注工具,提升标注效率并探索主动学习、协同标注等智能化功能。; 阅读建议:建议结合代码实例搭建开发环境,逐步实现标注功能并集成本地模型推理。重点关注模型轻量化、内存管理与DOM操作的稳定性,在实践中理解浏览器扩展的安全机制与性能优化策略。
基于Gin+GORM+Casbin+Vue.js的权限管理系统是一个采用前后端分离架构的企业级权限管理解决方案,专为软件工程计算机科学专业的毕业设计项目开发。该系统基于Go语言构建后端服务,结合Vue.js前端框架,实现了完整的权限控制管理功能,适用于各类需要精细化权限管理的应用场景。 系统后端采用Gin作为Web框架,提供高性能的HTTP服务;使用GORM作为ORM框架,简化数据库操作;集成Casbin实现灵活的权限控制模型。前端基于vue-element-admin模板开发,提供现代化的用户界面交互体验。系统采用分层架构模块化设计,确保代码的可维护性可扩展性。 主要功能包括用户管理、角色管理、权限管理、菜单管理、操作日志等核心模块。用户管理模块支持用户信息的增删改查状态管理;角色管理模块允许定义不同角色并分配相应权限;权限管理模块基于Casbin实现细粒度的访问控制;菜单管理模块动态生成前端导航菜单;操作日志模块记录系统关键操作,便于审计追踪。 技术栈方面,后端使用Go语言开发,结合Gin、GORM、Casbin等成熟框架;前端使用Vue.js、Element UI等现代前端技术;数据库支持MySQL、PostgreSQL等主流关系型数据库;采用RESTful API设计规范,确保前后端通信的标准化。系统还应用了单例模式、工厂模式、依赖注入等设计模式,提升代码质量可测试性。 该权限管理系统适用于企业管理系统、内部办公平台、多租户SaaS应用等需要复杂权限控制的场景。作为毕业设计项目,它提供了完整的源码论文文档,帮助学生深入理解前后端分离架构、权限控制原理、现代Web开发技术等关键知识点。系统设计规范,代码结构清晰,注释完整,非常适合作为计算机相关专业的毕业设计参考或实际项目开发的基础框架。 资源包含完整的系统源码、数据库设计文档、部署说明
(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了克里金(Kriging)模型与多目标遗传算法(NSGA-II)相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合。通过构建克里金代理模型近似复杂的目标函数,有效降低了计算成本,并利用NSGA-II算法进行多目标优化,实现了在多个相互冲突的目标之间寻找帕累托最优解。文中详细阐述了克里金模型的构建过程、超参数估计方法以及与NSGA-II算法的集成方式,最后通过Matlab代码实现该方法,并应用于实际案例中验证其有效性。; 适合人群:具备一定数学建模优化理论基础,熟悉Matlab编程,从事工程优化、数据分析或相关领域研究的科研人员及研究生。; 使用场景及目标:①解决高维、非线性、计算代价高昂的多目标优化问题;②在缺乏显式函数表达式的仿真或实验系统中,利用代理模型加速优化进程;③获取最优性能指标(因变量)的同时确定对应的最佳设计参数(自变量组合)。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码,深入理解克里金模型的构造与交叉验证方法,掌握NSGA-II算法的关键操作,如非支配排序拥挤距离计算,并通过实际案例调试程序,加深对代理模型辅助优化流程的整体把握。
### 使用决策树算法预测隐形眼镜类型的实现方法 #### 数据准备 为了训练一个能够预测隐形眼镜类型的决策树模型,需要先准备好数据集。该数据集通常来源于 UCI 机器学习库中的隐形眼镜数据集[^3]。此数据集中包含了患者的年龄、视力处方类型、是否有散光以及泪液分泌情况四个特征,目标变量为推荐的隐形眼镜类型。 以下是部分样本的数据表示: | 年龄段 | 类型 | 是否散光 | 泪腺分泌率 | 隐形眼镜类型 | |--------|------------|----------|-------------|--------------| | young | myope | no | reduced | nolenses | | young | myope | no | normal | soft | | young | myope | yes | reduced | nolenses | 这些数据可以被转换成适合输入到 `sklearn` 的结构化形式。 #### 构建决策树模型 在 Python 中可以通过 `sklearn.tree.DecisionTreeClassifier` 来构建决策树分类器。下面是一个完整的代码示例来展示如何使用决策树预测隐形眼镜类型。 ```python from sklearn import tree import graphviz # 定义特征矩阵 X 标签向量 y X = [ ['young', 'myope', 'no', 'reduced'], ['young', 'myope', 'no', 'normal'], ['young', 'myope', 'yes', 'reduced'], ['young', 'hypermetrope', 'no', 'reduced'], ['young', 'hypermetrope', 'no', 'normal'] ] y = ['nolenses', 'soft', 'nolenses', 'nolenses', 'hard'] # 将字符串类别转化为数值编码 (因为 DecisionTreeClassifier 不支持直接处理字符串) from sklearn.preprocessing import LabelEncoder encoders = [LabelEncoder() for _ in range(len(X[0]))] for i, encoder in enumerate(encoders): X_encoded_col = encoder.fit_transform([row[i] for row in X]) for j in range(len(X)): X[j][i] = X_encoded_col[j] label_encoder = LabelEncoder() y = label_encoder.fit_transform(y) # 创建并拟合决策树模型 clf = tree.DecisionTreeClassifier(criterion='entropy') clf = clf.fit(X, y) # 可视化决策树 dot_data = tree.export_graphviz(clf, out_file=None, feature_names=['age', 'spectacle_prescription', 'astigmatic', 'tear_production_rate'], class_names=label_encoder.classes_, filled=True, rounded=True, special_characters=True) graph = graphviz.Source(dot_data) graph.render("lenses_tree") # 输出文件名为 lenses_tree.pdf 或其他格式 ``` 上述代码实现了以下几个功能: 1. **数据预处理**:由于原始数据是以字符形式存储的,因此需要用 `LabelEncoder` 对其进行数字化编码以便于后续计算。 2. **模型创建与训练**:调用了 `DecisionTreeClassifier` 方法,并指定了熵作为分裂标准 (`criterion='entropy'`)。 3. **可视化**:借助 `export_graphviz` 函数生成了可视化的决策树图形[^2]。 #### 结果解释 完成以上步骤之后,我们可以获得一颗清晰直观的决策树图表。它展示了基于不同条件组合下最终推荐给用户的隐形眼镜种类是什么样的逻辑流程图。 --- ###
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