遇到问题，有哪些有效的分析方法？
作者：Ai酱
这个方法为什么叫这个名字？如果是我们自己做我会怎么设计？为什么提出者能想到这个想法？一直问为什么来找方向，自己去尝试解释为什么
通过问这三个问题让我们看到一个概念时候就方向感，知道从哪入手。万事开头难。我用这几个问题问自己悟出这个回答：计算机生态圈是怎么样的？。
就拿香农的《信息熵= 》来讲。是不是完全不懂“信息熵”是什么？怎么学？从哪学？查定义也似懂非懂。这个难度绝对是超过很多概念的难度。这个你都会其他的那就容易了。
这个方法为什么叫这个名字？如果是我们自己做我会怎么设计？为什么提出者能想到这个想法？通过这3问我有把握让你几分钟内理解它。
- [步骤1]为何叫这个名字？
信息这个能理解。熵是什么(找到一个方向了)查资料发现是衡量混乱度的一个数值。现在我们知道了它是衡量信息混乱程度的一个数字。新的问题方向来了，什么是混乱程度？你走在路上你发现前面一堆人在乱走，这叫做混乱。你走在路上，你发现大家都成一条队伍走，这叫做不混乱。那么究竟是什么让你感觉混乱呢？答：是不确定性。我不确定我前面有没有人挡我路，不确定我下一步一定走哪才不会撞人。
再举个例子：
10个球，5个红球5个白球。把它们放到口袋里面。我摸一个球，能确定是红还是白吗？答：不确定。这叫做混乱（又有红色又有白色）
10个球，10个红球0个白球。把它们放到口袋里面。我摸一个球，能确定是红还是白嘛？答：能确定。这叫做不混乱（都是红色的，都没有杂质怎么叫做混乱？）
- [步骤2]如果我们自己做我会怎么设计一种计算方法衡量混乱程度？
还是哪红白球举例子：
10个球，5红5白，5*5=25（混乱）
... ...
10个球，8红2白，8*2=16
10个球，9红1白，9*1=9。
10个球，10红0白，10*0=0。（不混乱）你会发现，这不就是小学学的。两个数加起来相同的时候，两个数差值越大乘起来越小。两种不同物质的数量比例越均等，那么越混乱。
然后我们可不可以把各个部分的比例用相乘的得到一个数值，用这个数值来衡量混乱程度？因为各个部分的比例之和肯定是1，这是一个固定的数。比例越均等，乘起来越大(5*5=25那么例子)，越混乱。
然后你看看信息熵那个公式， 。
何等的微妙。就是我们自己想出来的设计连乘。
那么新的问题方向来了？为何香农不直接用连乘，还要加个log？
我们还是用自己的解释，应该是连乘求导不方便.f(x)g(x)h(x)，对他们求导。还得用乘法求导法则展开。f'(x)g(x)h(x)+f(x)g'(x)h(x)...。然后加个对数让它就可以把乘法变成加法。
。
就这个提出一个为什么然后尝试去解释它
输入是什么？输出是什么？评价标准是什么？
拿机器学习和神经网络举例。这些算法千千万，但是无一例额外的都逃不过下面这四步。按照这四步分析和学习机器学习就能看透算法的本质。当然它也可以拓展到其他领域，我想本质的东西是通用的。这个讲起来就复杂了，我今天弄了个知识分享，免费性质的《看本质，从算法发明者的角度让你醍醐灌顶的快速入门机器学习》（平台要求满60人才能写文章）。
- 输入是什么，输出是什么？
- 能用哪个模型套上去。
- 模型有哪些要我们设定的参数。
- 怎么评估参数设定的好不好。
- 怎么求解最优的参数。
