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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做出决策一直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这一目标的进展，这些算法被限制为产生可解释的心理学理论。进行了迄今为止关于风险选择的最大实验，并使用通过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，我们能够重述历史发现，确定现有理论有改进的空间，并以保留数百年研究洞察力的形式发现了一种新的、更准确的人类决策模型。
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