机器学习中的忒修斯之船:那些“愚弄”专家的著名悖论
与机器学习直接相关,准确性悖论指出准确性并不总是对分类预测模型有效性的良好指标,这令人困惑。其根源在于不平衡的训练数据集。例如,在A类发生率占主导地位的数据集中,99%的案例中都能被发现,然后就预测每个案例都是A类的准确率为99%,这完全是误导。理解准确性悖论的更简单方法是,在机器学习模型中找到准确率和召...
论文中的准确率指标靠谱吗?5个机器学习悖论改变你对数据的看法
就Braess悖论而言,尽管整体表现有所下降,但司机们将切换道路,直到达到纳什均衡。因此,与直觉相反,关闭某些道路可能会缓解拥堵。Braess悖论在自主的多智能体强化学习场景中非常重要,在这种场景中,模型需要基于未知环境中的特定决策来奖励智能体。Moravec悖论上世纪80年代,卡内基梅隆大学移动机器人实验室主任HansMoravec,...
诡异的布雷斯悖论:你以为路少了才堵车?错!路修多了才堵!
我们虽然没有足够的科学依据证明,纽约第42号大街就是布雷斯悖论中那条附加的路线,和纽约的堵车有着绝对的因果关系,但这个案例也足以体现了布雷斯悖论的价值所在。(图片来自网络)类似的还有一些其他的例子,比如韩国在清溪川的修复工作时关闭了一条高速公路,结果发现周边的交通顺畅了很多。相反地,德国的斯图加特市曾...
“布雷斯悖论”和交通堵塞
“在一个交通网络上增加一条路段反而使网络上的旅行时间(traveltime)增加了,而且是所有出行者的旅行时间都增加了,这一附加路段不但没有减少交通延滞,反而降低了整个交通网络的服务水准(levelofservice),这种出力不讨好且与人们直观感受相背的交通网络现象就是人们所说的布雷斯悖论现象。”(摘自wikipedia)这就是...
【文末有福利】算法博弈论
●布雷斯悖论告诉我们,在网络中修一条高速通道有可能会给交通造成负面的影响。类似的,在线和弹簧的系统中剪掉一条线可能会使得重物的位置上升。●无秩序代价(POA)是策略型参与者自组织情况下系统的表现与系统最优表现的比值。当POA接近1时,说明自私的行为大体上是良性的。
真实恐怖故事,为什么越是修新路,城市反而更堵了!
所以,这也是小编为什么迟到的原因,一目了然(www.e993.com)2024年9月8日。我们可以注意到,正是“自私”造成了这种困境。事实上,如果所有司机约定好牺牲一下走回原来的老路,大家都会比现状好些,至少每人都能节省个15分钟。但在利益面前,人都是趋利的,这也是布雷斯悖论的关键所在。