河內塔(Hanoi):古印度傳說，婆羅賀摩在Berares廟宇安置一64個金盤的婆羅賀摩塔.
http://www.yck2.edu.hk/departments/maths/MathFun_Files/towerofHanoi.htm

一般人累積了相當的移動經驗後,都會悟出Hanoi的規則.其中的經驗,不是統計對錯次數,而是歸納推演求解法.在建立自己的解法後,藉此解法再次以Hanoi驗證解法是否正確.至此統計解法對錯次數沒什麼意義,重點是在解法是否正確.

相對的:
一般人累積了相當的算命經驗後,都會悟出命理的規則. 其中的經驗,不是統計對錯次數,而是歸納推演求算法.在建立自己的算法後,藉此算法再次以命例驗證算法是否正確. 至此統計算法對錯次數沒什麼意義,重點是在算法是否正確.

Hanoi因模型構造簡易,其解法可能在數分鐘內,就悟得正確解法,
但人類命理結構過於複雜,其正確算法可能數萬億年也無從得知,
人類對命理的經驗,比照hanoi可能是剛移動數次的經驗而已.
若得正確算法,應可推算雙胞胎不同命,失事飛機上乘客同時死亡,明天會不會中樂透等難題,大家繼續累積經驗吧.

註:
Hanoi以數學歸納法得知下列式子:
T(N)=2^N-1 ; T=次數,N=塔層.
故64層為T(64)=18,446,744,073,709,551,615次，以1秒移1次計算,搬移64層約需58萬億年。

人所能取樣的資料絕對比電腦來得少。
電腦才有最新版及最古早的資料，古今中外所有大小比賽的棋譜全部匯入。
人取樣的資料量絕對輸給電腦。
人在統計方面絕對輸給電腦。
人能贏電腦不是贏在統計的資料差異，而是直覺的判斷差異。
人下棋是不需要統計的，就像是加油不需要擦拭車窗。
一個棋聖假設睡個一百年，在這一百年中電腦繼續加入無數新的棋局資料。
棋聖在一百年後醒來，什麼資料都沒有，電腦一樣下不贏棋聖。
令狐沖要學會獨孤九劍，比需靈活運用華山派已經其他門派的招式，甚至忘了所有的招式。
所有學習過、統計過的招式全都忘了，運使的每一招每一式，才能信手拈來，恰到好處。

觸機是占卜未知的事物當下的靈感，並不適用於其他方面。
例如我打字每一個字都是正確的，二十六個字母中每一個都毫無差錯。
這並不經由統計我按鍵的正確率，而是反射動作。
我打每一個字都不需經由統計，而是直覺的判斷。
我想打哪一個字就打哪一個字，不需要去統計正確的比率。
就像魚在水中游，魚也不需統計水的流向和自身的力度。
我向前跑，不需統計分析我跑步所耗的熱量和用的力道、摩擦系數、阻力等。
我自然而然就會在跑步時進入最恰當的運動姿式及狀態，而不需去統計錯誤不良的狀態。

回應:

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rroocc__________
,
人所能取樣的資料絕對比電腦來得少。
電腦才有最新版及最古早的資料，古今中外所有大小比賽的棋譜全部匯入。
人取樣的資料量絕對輸給電腦。

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●●主題是(統計),,,不是輸贏,,,,
▲不管輸贏都有(統計)的影子,,,

●人如果要贏電腦,,,(統計)時所取樣的資料不同吧,,,

●(統計)時所取樣的資料為何不同,,,,
電腦中的取樣資料是人 KEY_in 進去的,,,
或許就是電腦中,少了某些筆(最新版)的資料,,,,

●(最新版)的資料,永遠是先由人腦想出來的,,,

回應:

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天步____
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一般人累積了相當的算命經驗後,都會悟出命理的規則. 其中的經驗,不是統計對錯次數,而是歸納推演求算法.在建立自己的算法後,藉此算法再次以命例驗證算法是否正確. 至此統計算法對錯次數沒什麼意義,重點是在算法是否正確.

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●重點是在算法是否正確

(算法是否正確) 要經由很多人,引用很多(案例)才知道(算法是否正確),,,,

引用很多不同的(案例)來印証的過程,,就是在進行(統計)的工作,,,,,

(統計)是針對許多不同的(案例),來進行分析比對的工作

回應:

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令狐沖要學會獨孤九劍，比需靈活運用華山派已經其他門派的招式，甚至忘了所有的招式。
所有學習過、統計過的招式全都忘了，運使的每一招每一式，才能信手拈來，恰到好處。

觸機是占卜未知的事物當下的靈感，並不適用於其他方面。
例如我打字每一個字都是正確的，二十六個字母中每一個都毫無差錯。
這並不經由統計我按鍵的正確率，而是反射動作。
我打每一個字都不需經由統計，而是直覺的判斷。
我想打哪一個字就打哪一個字，不需要去統計正確的比率。
就像魚在水中游，魚也不需統計水的流向和自身的力度。
我向前跑，不需統計分析我跑步所耗的熱量和用的力道、摩擦系數、阻力等。
我自然而然就會在跑步時進入最恰當的運動姿式及狀態，而不需去統計錯誤不良的狀態。

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呵呵

ROC還是ROC

吾道不孤

雖說經驗是一種統計

經驗是一種過去式爾....只供參考

時間在變...步調在變..環境在變..心態在變..價值觀在變..

統計是死的 deta 可以方法學視之
方法學是可以經由學席用來依循解決問題
但好像老跟在後頭

人的腦原本是一具電腦記憶體....(也許是D N A)
科學家也說人腦一般只開發出20%

我認為創意與預見非單是方法可成
靈動的先機(觸機)才是關鍵

君不見不同時間對同一問題命例(尤其測字)皆有不同之解.
人也無法像驗腦當下審視全部條理(經驗值)....所靠的是
當下腦子組合出答案靈光一閃(這也是最為人垢病之處)

但非如此.....惱的機制何在?
唯有開發其餘 80% 的部份市努力方向

在此之前......學學令狐沖...忘了所有的招式。

不讓主觀作祟......腦部記憶體才會啟動
.....針對下做出正確反應

舉個例子
當火災發生時你會尋找經驗嗎.....................當然會快逃啦
孩子發高燒媽媽會在那裡經驗統計嗎.........當然會快送醫

經驗平時早已記錄在腦理啦

因此學習放掉(其實並沒有真正失去)是很重要的 “ 不二法門 ”

引述自 灰預測(Grey Prediction)原理與應用 溫坤禮等著 全華科技圖書出版

什麼是預測:
　通過現實與未來的關係去分析未來,通過已發生事件與將發生事件的橋樑去推斷將發生的事件,通過已知數據與未知數據間的模型去計算未知數據...等等便是預測.

預測模型的特性:
1.聯結現實與未來的關係.
2.做為已發生事件與將發生事件的橋樑.
3.溝通已知數據與未知數據的表達.

預測模型的要求:
1.含有顯性或隱性時間之關係.
2.外延性.
3.可實證性.
4.預檢驗性.
5.全訊息性.

　　
　　統計一門工具學問。但它只對可以量化的現象作統計，對於動機、心理．．．等就很弱。一樣是拿刀殺人，動機就先千百種。統計只能去歸納原因，但不能去預測原因。因為在統計學裡，沒有發生的事就是沒有。即使現在我很想殺人，但因為我沒有真的殺人，我就不是殺人者，就不在統計的樣本裡。