每周分享第 76 期

2020 week 46

你永远会低估你一周可以做的事情，在这里记录一下我这周看到的好东西。有些链接可能需要科学上网。

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这一章我们来讨论人们学习的过程，人们是如何在很多选择中做出最优选择。

个体学习：强化学习模型

在强化学习中，个体要根据各个行动的不同权重来选择行动。权重较大的行动比权重较小的行动更经常被选中。分配给某个行动的权重取决于这个个体在过去采取这个行动时所获得的奖励（收益）。这种高回报收益的强化可以导致个体选择更好的行动。但是这是总是成立的吗？当这个收益是可以用数值计算的，人们很容易选择最优的选项。但如果不是数值形式，如对于餐厅的喜爱程度，往往需要人们的记忆。在强化学习模型中，分配给一个所选备选方案的权重，是根据该备选方案在何种程度上超过了预期，即“渴望水平”来进行调整的。

在这里我们考虑有N个方案的集合[A, B, C, D, E, .. N]。每个选项的奖励是$\pi(A), \pi(B),\pi(C),\pi(D) .. \pi(N)$, 对应的权重是${w(A), w(B), w(C), w(D), .. w(N)}$, 选中备选方案K的概率是

每周分享第 75 期

2020 week 45

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这篇主要介绍如何Google sheet里批量创建日历项目并同步到Google calendar的方法。

启发

在本科的时候我就研究了各种办法希望可以快速的创建各种日程，先后尝试过生成csv上传，使用Python API等等，但都比较麻烦。知道了Google sheet可以运行app script就一直想试试。在看了Google官方的博文后，决定实现一下，发现还是比较容易实现的，下面给大家介绍一下。

Step 1：新建脚本

初始表格如下：

每周分享第 74 期

2020 week 44

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2020 week 43

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信号模型就是指人们发送一些成本高的信号来揭示自己所拥有的信息。人们每天都在向外界发出很多信号，尤其是在社交网络诞生后这变得更加容易了。“炫耀性消费”就是对信号模型的一个很好的例子，人们经常会去买一些昂贵但是太多实际价值的东西来表明自己的社会地位，例如豪华跑车，陈年美酒，奢侈品等等。人们购买这些东西，并不是仅仅为了使用，而是发出信号，告诉大家自己的地位。

离散信号模型

在这种模型中，个体可以选择发送信号或不发送信号；同时，不同的个体发送信号的成本也不相同。要让信号发挥作用，它们就必须是昂贵的（有成本的）或可验证的。模型假设有两种类型的人，强者和弱者。对于同一件事，强者和弱者所需要付出的成本是不同的。例如身体强壮的人，跑马拉松是可能的。而对于身体较弱的人，跑马拉松所付出的代价太大，所以也不会去做。在这个模型里，信号的发出不能半途而废，要么发送，要么不发送。

模型可能产生三种不同的结果：混同（所有人都发送相同的信号）、分离（每种类型的人发送独特的信号）、部分混同（一些类型区分开来了，其他类型则没有区分开来）。

一个规模为N的种群由S个强者类型的个体和W个弱者类型的个体组成；这两种类型的个体发送信号的成本分别为c和C，且c < C。种群中所有发送信号的成员平均分配B的收益（B > 0）。这个模型有三种可能的结果：

• 混同 $C < \frac{B}{N}$
• 分离 $c < \frac{B}{S}$ 且 $\frac{B}{S+1} < C$ 只有强者发送信号
• 部分混同 $c < \frac{B}{N} < C < \frac{B}{S+1}$ 所有强者和部分弱者发送信号

下面用一个例子来解释这个模型，假设在一个10人团队，有5个强者和5个弱者。假设强者完成的成本是2000元，弱者完成的成本是5000元。

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