原来不该放行的结论，不排除以后可能被放行。 但是，对“如非必要，勿增实体”这八个字，如果缺乏全面准确的理解，也容易滑到错误的方向上去。...从数理逻辑的观点看，不仅实体词有可能断言新实体的存在性，函词也有可能断言新实体的存在性。问题，恰好出在函词上。 比如著名的皮亚诺算术公理，里面有一个“后继函数”，它的值是自变量加1。...所以，有了这个函数，只要确立了0的存在，就可以推出“0的后继”即1的存在，继而可以推出2、3等其他自然数的存在。因此，“后继”这个函词，是派生无数新实体的潜在源泉。只关注实体词是不够的。...我们不说细节，只说一条——这些一个“的”字就解决的标配，从数理逻辑的角度来看，使用的恰恰是一组函词。函词就是标配，标配就是函词。坚持奥卡姆剃刀原则，尊重函词、尊重标配是其中应有之义。...所以，为明晰起见，我建议在“如非必要，勿增实体”八个字的后面，还要加上四个字：“勿减标配”。把“如非必要，勿增实体，勿减标配”这十二个字完整地组合在一起，才是对奥卡姆剃刀的准确理解。
未必，我们必须要加深对于问题的理解，不能盲目的说某一个算法可以包打天下。然而，从另一个角度说，我们对于要解决的问题往往不是一无所知，因此大部分情况下我们的确知道什么算法可以得到较好的结果。...奥卡姆剃刀定理(Occam’s Razor - Ockham定理） - 少即是多 奥卡姆剃刀是由十二世纪的英国教士及哲学家奥卡姆提出的:“ 如无必要，勿增实体”。 ?...集成学习的思想无处不在，比较著名的有随机森林等。从某种意义上说，神经网络也是一种集成学习，有兴趣小伙伴可以想想为什么… 相信敏锐的读者已经发现，集成学习似乎和前面提到的奥卡姆剃刀定理相违背。...明明一个分类模型就够麻烦了，现在为什么要做更多？这其实说到了一个很重要观点，就是奥卡姆剃刀定理并非不可辩驳的真理，而只是一种选择方法。 从事科学研究，切勿相信有普遍真理。...以线性回归为例，我们得到结果仅仅是一组权重。 如果我们的目标是参数估计，那么有一个无法回避的问题…参数到底存不存在？换句话说，茫茫宇宙中是否到处都是不确定性(Uncertainty)。
在机器学习领域，NFL的意义在于告诉机器学习从业者:"假设所有数据的分布可能性相等，当我们用任一分类做法来预测未观测到的新数据时，对于误分的预期是相同的。"...未必，我们必须要加深对于问题的理解，不能盲目的说某一个算法可以包打天下。然而，从另一个角度说，我们对于要解决的问题往往不是一无所知，因此大部分情况下我们的确知道什么算法可以得到较好的结果。...奥卡姆剃刀定理(Occam's Razor - Ockham定理）- 少即是多 奥卡姆剃刀是由十二世纪的英国教士及哲学家奥卡姆提出的:“ 如无必要，勿增实体”。...相信敏锐的读者已经发现，集成学习似乎和前面提到的奥卡姆剃刀定理相违背。明明一个分类模型就够麻烦了，现在为什么要做更多？...如果我们的目标是参数估计，那么有一个无法回避的问题...参数到底存不存在？换句话说，茫茫宇宙中是否到处都是不确定性(Uncertainty)，而因此并不存在真实的参数，而一切都是处于运动当中的。
在机器学习中，有一些非常有名的理论或定理，这些理论不仅有助于我们从本质理解机器学习特性，更好地学习相关理论，更重要的是可以有助于我们理解很多生活哲学，比如奥卡姆剃刀原理所延伸的极简主义：如无必要，勿增实体的理念...没有免费午餐定理证明：对于基于迭代的最优化算法，不存在某种算法对所有问题（有限的搜索空间内）都有效。 如果一个算法对某些问题有效，那么它一定在另外一些问题上比纯随机搜索算法更差。...奥卡姆剃刀原理 奥卡姆剃刀原理是由14 世纪逻辑学家William of Occam提出的一个解决问题的法则：“如无必要，勿增实体“。 ?...机器学习中一个很关键的问题是期望错误和经验错误之间的差异，称为泛化错误（Generalization Error）。泛化错误可以衡量一个机器学习模型? 是否可以很好地泛化到未知数据。 ?...，因此期望从有限的训练样本上学习到一个期望错误为0 的函数?(?) 是不切实际的。
不过，我在这段话的最后一句话里耍了个小花招。你注意了吗？我提到了一个词“假设”。 在统计推理的世界里，假设就是信念。...他作为一个伟大的逻辑学家而享有盛名，名声来自他的被称为奥卡姆剃刀的格言。剃刀一词指的是通过“剔除”不必要的假设或分割两个相似的结论来区分两个假设。 奥卡姆剃刀的原文是“如无必要勿增实体”。...罗素说：“只要有可能，用已知实体的结构去替代未知实体的推论。” 人们总是喜欢更短的假设。 那么我们需要一个关于假设的长度的例子吗？ 下面哪个决策树的长度更小？A还是B？ ?...即使没有一个对假设的“长度”的精确定义，我相信你肯定会认为左边的树（A）看起来更小或更短。当然，你是对的。...如果你用奥卡姆剃刀刮掉你的假设，你很可能会得到一个简单的模型，一个无法获得所有数据的模型。因此，你必须提供更多的数据以获得更好的一致性。
——文章概要 PAC学习理论 当使用机器学习算法来解决某个问题时，通常靠经验或者多次实验来得到合适的模型，训练样本数量和相关的参数。...机器学习中一个很重要的问题就是期望错误与经验错误之间的误差，称为泛化误差（Generalization Error），用来衡量一个机器学习模型能否很好的泛化到未知数据。...由于我们并不知道真实的数据分布，因此从有限的数据样本学习到一个期望错误为0的模型是很难的，因此需要降低对模型的期望，只要求学习到的模型能够以一定的概率学习到一个近似正确的假设，这就是PCA学习理论。...这个定理初看好像不符合常识，但是仔细思考后是非常有道理的。因为世界上不存在相似性的客观标准，一切相似性的标准都是主观的。...奥卡姆剃刀 奥卡姆剃刀（Occam's Razor）是由14世界逻辑学家William of Occam提出的一个解决问题的法则：“如无必要，勿增实体”。
你是哪种类型的软件开发人员？ 有许多规律和原则可以引用，其中大部分都基于真理。然而，盲目地使用像上面这样的绝对陈述来应用它们肯定会导致自负和失败。...专注于导致 80% 用户使用异常的那 20% 的错误。 专注于实现 80% 的产品功能需要的那 20%总构建时间 …… 只要问“现在最重要的事情是什么？”...没有任何软件不存在挑战用户耐心的错误或事件。我们可以通过在日常软件开发实践中养成减少错误影响的习惯来抵御墨菲定律。我们无法完全避免错误，但我们可以而且应该减少它们对用户的影响。...尽管本书讨论的是软件项目，但它适用于大多数类型的项目，甚至是软件开发之外的项目。添加人员不会提高项目速度的原因是项目的通信开销随着添加到项目中的每个人呈指数增长。...2个人有1条通信路径，5个人已经有120条可能的通信路径。新人安顿下来并确定他们需要的沟通路径需要时间，这就是为什么在项目中添加新人时，迟到的项目会更晚。 如何应用在软件开发中？ 很简单。
很多时候，客户的需求文档里并不是“需求”，而是直接的解决方案，比如“增加XX按钮”，“添加一行XXXX介绍”。...（如基金购买） 异常情况（可能不全，后续会再补充）： — 信息输入错误 — 信息未输入 — 操作时网络中断 — 网速缓慢、超时、无网状态 — 服务器无反应 — 页面加载为空白 基于内容的需求...（如基金资讯） 框架层 框架层用于优化设计布局，以达到按钮，文本，图片等元素的最大效果和效率，使用户能尽快找到他们所要的/完成任务。...设计者们可使用分组框或分割线将屏幕上的控件和数据显示分隔开。...Occam's Razor 奥卡姆剃刀原理（简单有效原理） “如无必要，勿增实体”，即“简单有效原理”。
假设我们使用后面要学习的线性回归去解决样本点拟合问题， 比如用多项式表示线性回归模型： ，当n=0时，y=k，就是图一的平行于x轴的直线，此时该直线不能很好的拟合样本数据；当n=1时，y=kx+B，得到图...当n=3时， ，得到图3的三次函数拟合曲线，这种情况是能够很好的拟合样本数据；但是，当n=9时，得到图4的拟合曲线。...还有一个泛化的概念： 【基础概念】模型具有好的泛化能力指的是：模型不但在训练数据集上表现的效果很好，对于新数据的适应能力也有很好的效果。...当我们讨论一个机器学习模型学习能力和泛化能力的好坏时，我们通常使用过拟合和欠拟合的概念，过拟合和欠拟合也是机器学习算法表现差的两大原因。...在实际的任务中往往通过多种算法的选择，甚至对同一个算法，当使用不同参数配置时，也会产生不同的模型。那么，我们也就面临究竟选择哪一种算法，使用哪一种参数配置？
只要达到了重用和可读，就应该到此为止，不要画蛇添足地增加额外的代码元素，如变量、函数、类甚至模块，保证实现方案的简单。 第四个原则是“奥卡姆剃刀”的体现，更加文雅的翻译表达即“如无必要，勿增实体”。...若存在多余实体，当用奥卡姆的剃刀一割了之。 ¶ FitNesse实例 让我们通过重构一段FitNesse代码来阐释简单设计原则。这段代码案例来自Robert Martin的著作《代码整洁之道》。...因此，添加页面内容的第11行代码还可以放到isTestPage()分支中，让逻辑变得更加紧凑： public static String renderPage(PageData pageData, boolean...我并不反对定义细粒度方法，相反我很欣赏合理的细粒度方法，如前提取的includePageContent()方法。一个庞大的方法往往缺少内聚性，不利于重用，但什么才是方法的合适粒度呢？...字段，因为我认为这些都是不必要的软件元素，它违背了简单设计的第四条原则，应当用奥卡姆的剃刀一割了之。
奥卡姆剃刀法则，又被称为“简约之法则”，它是由14世纪圣方济各会修道士奥卡姆（英格兰的一个地方）的威廉（William of Occam）提出来的，他说过这样一段话： “切勿浪费较多东西，去做‘用较少的东西...奥卡姆剃刀是一个哲学法则，意思是如果现在有好几个理论，都能对一件事情做出解释，都能提供同样准确的预言，那你应该选择哪一个呢？你应该选使用假定最少的那个。 “杞人忧天”，是中国版“奥卡姆剃刀”。...意思就是如果有一个简单的理论和一个复杂的理论是等效的，我们应该选择简单的那个理论。其实不是简单的问题，关键在于“假设少”。我给你举个例子。你说为什么地球绕太阳一周的时间，每一年都是一样的？...用数学一算就知道这个概率有多低：假设那个赌博的盘子可以集来钱，最后的回报人人都有份，那么每个人用很低的投入，承受很低的风险，得到的回报就不会是高回报。...最著名的一个例子就是苹果通过一个HOME按键，替代了原来手机的实体键盘。越简单越好用。
还记得所有AI教程必提的「奥卡姆剃刀原则」吗？即：如无必要，勿增实体。 这条原则也被收藏，还有一些不太常见的费茨法则、盖尔定律、康威定律等，都被一一收入囊中。 写代码累了困了？...奥卡姆剃刀 (Occam's Razor) 如无必要，勿增实体。 奥卡姆剃刀指出，在几种可能的解决方案之中，最有可能的解决方案便是概念和假设最少的那个。...因为这个解决方案最为简单，只解决了问题，并且没有引入额外的复杂度和可能的负面后果。 坎宁汉姆定律 在网络上想得到正确答案的最好方法不是提问题，而是发布一个错误的答案。...该原则指出，如果组件依赖于类型，那么它应该能够使用该类型的子类型，而不会导致系统失败或者必须知道该子类型的详细信息。 举个例子，假设我们有一个方法，读取 XML 文档。...一个男人横穿马路中央的栅栏，他向市长抱怨这道栅栏没有用还挡路，并要求拆除它。市长问他为什么要在那里建栅栏，那个人回答说不知道。市长接着说：“如果你不知道它的用途，我肯定不会让你把它拆了。
这次总结一个个人认为的反模式：“绑定子类的泛型层基类”，这个模式在一些著名的框架中也见到过，如果CSLA、BlogEngine。我自己在原来的写的框架中，也用到过。 ...基于这个基类的代码重用，使得子类的代码非常简单。这里和普通继承、普通泛型的不同点在于父类在运行时绑定了具体子类的类型。 设计原理 为什么要这样设计？基类为什么不直接使用非泛型的基类呢？...由于User和Article的基类其实是两个不同的运行时类型，所以我不能把它们转换为同一个“实体”类型。...也就是说，根本就不存在实体的抽象类，而EntityBase存在的意义只是为了代码重用。我不知道这是否能看为违反了OO的Liskov替换原则，不过真是难以忍受。 2....，但是这样的设计实在让人难以接受： * 作为设计类库来说，我只是添加了一个单向依赖父类的子类，却不得不修改父类的代码，分离为两个类。
例如，在移除一个实体后的状态码。 3xx – 重定向码 301：永久迁移，返回信息中有新的 URL。 302：临时迁移，但是有另一个新 URL。...404：未找到，提供的 URL 找不到指定页面或数据。 5xx – 服务器错误码 500：服务器内部错误，例如数据库连接错误。 这些错误码是最常见的类型，并且足够让你为请求匹配正确的状态码。...; } }).listen(8080); 有很多警告（尝试在 /about/ 页面添加一个尾部斜杠），但是你有办法。在所有的框架中，有一个主处理程序，它将所有请求导向已注册的处理程序。...它们是 HTTP 协议本身的一部分，且含义很明显。然而，它们也有许多我不想深挖的微妙细节，为了简洁起见，我想说 GET 是为了获取数据，而 POST 是为了创建新的实体对象。...你可以编写自己的解析器（类似这篇文章这样this SO answer），但是我建议你使用与你的框架或库兼容的其他外部库作选择就行了。
本文的一个大概的思路：先讲一讲我概括出的一个基本的贝叶斯学习框架，然后再举几个简单的例子说明这些框架，最后再举出一个复杂一点的例子，也都是以贝叶斯机器学习框架中的模块来讲解 二....通常来说，衡量一个模型是否能够准确的得到结果，损失函数是最有效的一个办法，最常用、最简单的一种损失函数是： ? 不过我一直不知道为什么这里用的平方，而不是直接用绝对值，有详细一点的解释吗？...我们把w的L2距离乘上一个系数λ加入新的loss function中，这就是一个奥卡姆剃刀，把原本复杂的系数变为简单的系数（如果要更具体的量化的分析，请见PRML 1.1节）。...在之前的E(w)，我们加入了一个w的L2距离，这个看起来有一点突兀的感觉，为什么要加上一个这样的距离呢？为什么不是加入一个其他的东西。我们可以用一个贝叶斯的方法去替代它，得到一个更有说服力的结果。...我们可以得到新的后验概率： ? 这个式子看起来是不是有点眼熟啊？我们令λ=α/β，可以得到类似于之前损失函数的一个结果了。
本文的一个大概的思路：先讲一讲我概括出的一个基本的贝叶斯学习框架，然后再举几个简单的例子说明这些框架，最后再举出一个复杂一点的例子，也都是以贝叶斯机器学习框架中的模块来讲解 二....通常来说，衡量一个模型是否能够准确的得到结果，损失函数是最有效的一个办法，最常用、最简单的一种损失函数是： 不过我一直不知道为什么这里用的平方，而不是直接用绝对值，有详细一点的解释吗？...λ加入新的loss function中，这就是一个奥卡姆剃刀，把原本复杂的系数变为简单的系数（如果要更具体的量化的分析，请见PRML 1.1节）。...如果我们仅仅用新的点到这些曲线的距离作为一个衡量标准，那很难得到一个比较有说服力的结果。...为什么不是加入一个其他的东西。我们可以用一个贝叶斯的方法去替代它，得到一个更有说服力的结果。
于是我就照着它所拥有的功能，结合了我对版本更新的理解进行了重新设计，感兴趣的可点击查看框架UML设计图。 解决痛点 使用简单，只需一行代码即可完成版本更新功能。...---- 进阶使用 版本更新信息实体 UpdateEntity作为框架各个环节接口的通信媒介，了解它们的作用对后面接口的自定义非常关键。...2.问：为什么我在开发调试的时候，能够出现最新版本的提示，但是打出来的包却什么反应也没有? 答：出现这个问题，一般是少了混淆配置。如果你使用了自定义的版本更新解析器，请对你的接口实体进行混淆配置。...2.问：我不想使用框架默认的请求服务器返回的json格式，因为公司的后端有自己的一套数据返回格式，我该怎么办？...2007 已经被忽略的版本 2008 应用下载的缓存目录为空 3000 版本提示器异常错误 3001 版本提示器所在Activity页面被销毁 4000 新应用安装包下载失败 4001 读写权限申请失败
我可以用更复杂的例子，但是我发现用贝叶斯函数做数据拟合，即使是在如多项式回归这样简单的范例上也能延伸出很多新的可能性，所以其实这是一个非常好的演示范例。...用这种方式思考回归问题就能明白为什么贝叶斯推断是一个包含了很多复杂几分的艰巨任务。但是对于线性回归，我们很幸运，因为可以使用符号来解决所有的积分并在无限中继续前进。...我还加上了一个当你在做预测模型的“点估算（point estimate）”时会得到的分布。这就意味着你从后验中获得了 、 和 的最佳值，并假设这些值是完全确定的情况下使用这些值来绘制 。...函数MixtureDistribution在这里会非常有用，它可以将不同的后验预测合并进一个新的分布。...这还是优于另一个选项：设想一下你可以非常精确地做外推，但之后可能基于这个错误的精确性做出一些重要决定，最后被证明结果是错误的。 另外，思考我们现在了解的我们数据拟合的基础函数 的回归系数也很有意思。
数据验证是作为一个企业级项目架构上设计的最基础的模块，前辈们曾说过：界面上传递到后天的数据没有百分之百值得相信的！为什么这么说呢？...图2 使用验证 我们接下来创建一个实体叫做DemoEntity，实体内添加几个测试字段并对每个字段都做出验证处理，代码如下图3所示： ?...下面我们创建一个名叫IndexController的控制器并通过页面传递参数的形式来校验数据，控制器代码如下图4所示： ?...图7 可以看到验证框架准确无误的输出了对应字段的错误消息，那我们接下尝试输入一个正确的地址呢？如下图8所示： ?...初始化验证消息方法内你可以得到配置的注解内容，而验证方法则是你的验证业务逻辑。
未来这种情况还将加剧，不但关乎知识和信息的流通、文明的传承，更是涉及到每一个人的时间和精力、人类的发展能力。这些问题能不能解决？怎么解决？是不是在我们可控的能力范围之内？...(秦陇纪，2015)[23] (1)数据简化的认知背景 面对信息社会出现的数据爆炸、信息爆炸、知识爆炸，需要采用类似大道至简、奥卡姆剃刀的思想，来做信息及其载体的简化。为什么要将复杂变简单呢？...，阐述信息化数据场景之重复冗余、错误虚假、无用垃圾等事务，和存在的各种数据现象和问题的准确承载及其解决之道；使用如载体管理、文件管理、数据库、计算框架、数据挖掘、自然语言处理、语义分析、知识工程等信息技术...我们在数据科学和技术这个认知维度和技术实现上，大部分类型的数据资源都可以归纳成为其对应的三级数据简化技术(DataSimpTech3Tier)框架：①顶层的领域概念设计；②中层的应用实体表示；③底层的数据元素实现...通过数据简化技术框架具有数据类型层级关键词的源数据格式和决策树表示，对数据载体、数据技术、数据资源、数据管理事务等做出形式化描述和和数据格式规定，实现各种数据相关的抽象、表示、存储、管理等行为。
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