终于有人把幸存者偏差讲明白了( 三 )
幸存者偏差提醒我们 , 要考察所有类型的数据 。 选择性偏差提醒我们 , 要客观地挑选数据 。 前者是因为没有准确选择研究对象而导致的偏差 , 后者是由于没有“公平”地挑选数据导致的偏差 , 两者都未看清数据的全貌 。
【终于有人把幸存者偏差讲明白了】为了避免幸存者偏差 , 我们需要拥有全面的数据集合 , 而不是有意或无意地排除总体中的某个子集 。 为了避免选择性偏差 , 我们应该客观地考察所有数据 , 而不是仅仅考虑少量的数据 , 或者支持既定假设的数据 。
关于作者:徐晟 , 某商业银行IT技术主管 , 毕业于上海交通大学 , 从事IT技术领域工作十余年 , 对科技发展、人工智能有自己独到的见解 , 专注于智能运维(AIOps)、数据可视化、容量管理等方面工作 。
本文摘编自《大话机器智能:一书看透AI的底层运行逻辑》 , 经出版方授权发布 。 (ISBN:9787111696193)
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《大话机器智能:一书看透AI的底层运行逻辑》
推荐语:AI是什么?机器如何拥有“智能”?“智能”如何起作用?本书以通俗易懂的方式 , 勾勒人工智能的全貌 , 展现AI的底层运行逻辑 , 即AI是如何工作的 。
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