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神藏,有人用算法买到了房子?还有这种操作??-优德88客户端

admin 优德88下载 2019-06-04 113 0

作者:Fujiaa。科学松鼠会成员,牛津大学生物资料博士。

修改:一个AI


我最近买了个房子。

加州湾区的房市天然不能跟国内京沪比较,但抢房也是很凶恶的。每一套房子在市场上均匀时刻大约4-5天,能够收到20几个offer竞价,一般价高者得。常常看到一个房子,还在犹疑是不是适宜:会不会有其他地板更好一点的?会不会有多一个卫生间的?会不会有离地铁站更近的?会不会有更廉价的?(毕竟是百万刀的决议啊!)和马克还没商量完,房子就现已没了。

直到我读了一本书。

“秘书问题”

这本书叫《Algorithms to live by》,书里将这种状况称为“秘书问题”:幻想你在面试一秘书,你期望能在应聘者里找到最好的人,但你并不知道怎样的人会来应聘,所以你一个个人轮番面试。你能够随时发offer,但你假如在面试后没有马上给对方offer,他就从此离开去其他地方工作了

你怎样才干知道眼前这个应聘者是最好的呢?


全能的核算机算法给出了答案:37% look then leap

给自己设定一个招聘总时刻,前37%的时刻里只面试,收集数据不做决议,之后只需碰到一个比之前一切应聘者都优异的人,马上下offer,你能得到最好应聘者的机率也是37%。这是你能取得的最好作用。

不要觉得37%成功率是个很低的数字。这个算法可适用于任何大样本。假如你有100个应聘者,你能取得最好雇员的机率其实只需1%;而假如你有100万应聘者,你的机率只剩百万分之一。37%现已是一个非常好的数字了。为了到达这个成功率,你也需求支付之前37%的数据查找时刻精力。


这跟买房有啥联络?

书读到这儿,其时正在出差的我马上打电话给正在太浩湖高兴滑雪的马克,让他敏捷回家看房子。

——咱们只需6个月时刻买房,假定市场上的房子数量均匀每周放出(尽管并不完全如此但也差不太多),37%的时刻是两个月多一点!而其时现已曩昔一个月了!


延迟症的马克还乐天派地说“咱们还有时刻”,但被太太吼了一通,又科普了一下“37%算法”之后,他仍是回家乖乖看房了。

结果是咱们建了一个数据库,其中有咱们两个多月里看过的30几个房子,大到户型地址,小到我喜不喜爱顺便的洗衣机牌子,事无巨细都整理了出来。之后需求开端做决议的时分,第三周,咱们就竞价得了一个心仪的房子。

我下周要搬迁了。我决议再采纳相同算法,建个数据库来买沙发。



“这么牛逼的算法……

能用来找目标吗?”

当然能够!事实上,“秘书问题”的别的一个称号便是“相亲问题”

现在,咱们再打开持续讲讲找目标的算法……

早年有一个聪明优异的数学博士生在寻觅女朋友,他发现这其实是一个“秘书问题”。所以他开端核算:假定从18岁到40岁都是找目标时刻,37%时刻点便是26.1岁!而他正好在这个年纪点!他所以找到一位不管各方面他都觉得超出以往目标的姑娘,毫不犹疑地向她求婚。

然后,他就被拒绝了。

……教师,这和课本上教的不一样啊?

为爱哀痛之后,数学博士开端重新研究“秘书算法”。他发现,谈爱情比买东西可杂乱多了。原算法有一个巨大假定:你宣布的offer必定会被对方承受。这个模型有时是适用的。比方买房吧,即便在咱们加州湾区,买房一般也是价高者得,更甭说还有中介协助评价。只需你志在必得,总能做出让对方承受的挑选,模型不同并不大。

可是女孩子啊……君心深似海。

数学博士所以批改了算法。他发现假如批改下条件,把对方承受概率改为50%,那么你只需25%时刻收集数据,而成功率也从37%降为25%。但是最不幸的是:咱们这位博士现已逾越25%数据收集时刻了……

(哀痛逆流成河,请自由地@ 任何你知道的数学独身狗。)


但是

日子并不是数学题

且让咱们看看闻名天文学家开普勒怎么处理这个找目标问题吧!

1611年,开普勒妻子逝世,他开端仔细寻觅再婚目标。在热心红娘们的协助下,他终究确立了11个姑娘,逐个开端约会。但他约会到第4位姑娘时,他感觉找对人了,“我其实能够中止寻觅了。”

但是,开普勒是一个骑驴找马的渣男,他并没有中止寻觅,而是吊着四姑娘,持续按次序与剩余7个姑娘逐个约会……

终究,他发现第5个姑娘更好,“我喜爱她的爱、忠实、家世、勤劳,和她给继子们的爱。”

他扔掉了其他姑娘,向五姑娘求婚,余生婚姻幸福美满。


开普勒在“秘书问题”中,逾越了算法约束顶着渣男的名声,采用了“不扔掉不抛弃”的战略在姑娘们仍然乐意等候的算法条件下,阅尽千帆了解了一切数据再做挑选,这当然是一种最佳战略。

——但请问数学男博士们,你们能做到让姑娘一向等着你吗?

(女生们请擦亮双眼认清渣男!)


但假如在挑选时有必要一往无前马上抛弃,但千红往后难忘旧情,而女生有50%机率既往不咎重修旧好,应该什么时分开端做挑选呢?

全能的算法告知咱们:你能够花61%的时刻收集数据,然后在前61%的最佳挑选与之后每次碰到的最佳挑选中选最优选,你得到最佳伴侣的机率——也是61%。

(此办法相同用于女生,大龄被逼婚的姑娘们不要着急!不要抛弃寻觅真爱!)

维基百科中给出的“秘书问题”的变种,有:


再说一次:日子并不是数学题(围笑。

(像数学题那么简略就美死你了!



但咱们的数学博士最终也有好结果。在求婚被拒后,他持续不断寻觅,直到8年后他找到了一位德国姑娘承受了求婚。

这位博士现在是卡内基梅隆大学的教授,《Algorithms to live by》忠实地记录了他的爱情故事,推荐给各位独身狗朋友阅览。

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@拇姬:“博士买房”。。。(抠鼻


@徐蕴芸:同为女博士,我买东西只需“合眼缘”和“买得起”两条规范……


@韦索南-:我当年读大学的时分就觉得这个模型能够用在找目标上,可是有几个问题,一是无法预料到总量(遇到的姑娘的数目)会是多少,所以无法核算总量的37%;二是找目标是双向挑选,而不像买房你有决议权;三是你也在前进,遇到姑娘的质量不会是简略的正态分布……对了,我现在现已是博士了,还没有女朋友……


@窗敲雨: 我家也企图买个房来着,先调查了几个月,你猜怎样着?公然涨到完全买不起了。


一个AI

 

感觉怎么?是不是办法都学会了,现在就差钱了?

哦对了,还差一些有50%概率容许你的目标。


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ID:Guokr42

果壳整天都在科普些啥啊!

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定心,你没瞎。

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