跨书共振 · CROSS-BOOK RESONANCE

损失函数是把"概率"变成"行动"的桥梁

贝叶斯后验告诉你"这件事的概率是多少",但不直接告诉你"该怎么做"。损失函数(或效用函数)是连接概率和行动的关键桥梁——同样的概率下,不对称的损失应该导致不同的决策。这与 Kahneman 的前景理论(Prospect Theory)和 Thaler 的助推(Nudge)理论形成呼应:人类决策的非理性往往来自对损失和收益的非对称处理。
来源

《贝叶斯方法》损失函数讨论章节

可迁移到

医疗决策(漏诊的损失 vs 误诊的损失)、产品发布决策(延迟发布的损失 vs 发布有缺陷产品的损失)、投资决策(错过的收益 vs 亏损的风险)。

来自这本书的解读报告

《贝叶斯方法:概率编程与贝叶斯推断》

Cameron Davidson-Pilon · 统计学 / 概率编程 / 数据科学

这本书回答了如何让程序员用代码而非数学公式做贝叶斯统计的问题,答案是概率编程。

贝叶斯统计·概率编程·MCMC·PyMC3·推断
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