粗看整体读书笔记说说复杂性科学和机

你想知道这个时代预测未来，决策商场最精准和酷炫的科学方法？你想理解大数据，机器学习，神经网络这些已经快火成科技圈三大恶俗的东西，其背后的共同逻辑？你想知道站在这个人工智能元时代的十字路口，一门叫复杂系统的学问如何能够帮你看的更高更远？

以下的图片来自于ACrudeLookattheWhole_TheScienceofComplexSystemsinBusiness,Life,andSociety-作者JohnH.Miller

这些图片讲述了复杂系统和机器学习之间的联系。

蜜蜂的行为是典型的涌现行为，蜜蜂通过扇动翅膀来保持蜂巢的温度稳定，这样做需要不同的蜜蜂在不同的气温下开始扇动翅膀，从而避免许多蜜蜂同时扇动翅膀做功，导致蜂巢过热。这个案例想说的是复杂系统中保持多样性和异质性，从而带来负反馈，对保持系统的稳定的重要性。

这幅图说的是蜜蜂寻找新的蜂巢的过程。模仿这一过程，诞生了机器学习中的一类算法-蜂群算法

这幅图说的是利用随机的“错误”去克服变量高度耦合的环境下（即绝大多数现实中会遇到的问题）搜索中必然会遇到的陷入局部最优的方法，由此衍生出机器学习中的一类常用的算法--模拟退火。

这里说的是不同生物的代谢率和体重间存在的幂率法则，幂律和维度之间的关系是怎么样的？机器学习中又和维度有什么关系了？

这幅图讲的是复杂系统中的临界现象，越大的雪崩发生的概率越低，这是常识，但为什么会这样？知道了临界现象的规律有什么用？这些问题不是人人都能回答的。

最后一幅图讲的是一个叫MCMC的方法，这个数据科学中超级常用的蒙特卡洛马尔科夫链“”，其实背后的原理来源于复杂系统。不要害怕那些矩阵，MCMC可以通过一个故事讲清楚。

看的云里雾里，但就是想多了解一点，不要怕。

铁哥将在就是下个月的13号隆重推出机器学习与复杂系统特训课，内容涉及机器学习基本方法，非线性动力学，复杂系统，随机过程，神经网络这些正在深刻的改变我们世界的学科。我将授予你一把定量思维的利刃，让你在人工智能时代的起点占据一个高屋建瓴的观测点，掌握运用数据“预测”和“决策”的神秘能力。需要大学高数基础即可参与。

这门课程将从不同的角度来讲解机器学习和复杂系统这两个初看起来差距很大，但却藕断丝连的学科。这将是一场预测世界的精彩探险,从概率论的角度入手，一步一步让大家领略机器学习和复杂系统如何影响了我们日常生活的方方面面：小到







































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