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利用大规模实验和机器学习来发现人类决策的理论( Using large-scale experiments and machine learning to discover theories of human decision-making )
Joshua C. Peterson David D. Bourgin Mayank Agrawal Daniel Reichman Thomas L. Griffiths
预测和理解人们如何决策是许多领域的一个长期目标，人类决策的定量模型为社会科学和工程学的研究提供了信息。我们展示了如何通过使用大型数据集来推动机器学习算法来加速朝着这个目标的进展，这些算法被限制在产生可解释的心理学理论上。进行了迄今为止最大规模的风险选择实验，并利用人工神经网络实现的基于梯度的可微决策理论优化分析结果，我们得以重述历史发现，确定现有理论还有改进的余地，并发现一种新的、更精确的人类决策模型，其形式保留了几个世纪研究的见解。
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