大龙1993

本节课会对协调博弈做一次更深层的展开，上一讲的协调博弈，本质上博弈双方的收益是一样的，所以更容易协调。如果博弈双方的收益不一样，一方更趋近于策略一，另一方更趋近于策略二，该怎么办呢？其次会介绍博弈论中有一个经典模型，纳什均衡的最早应用版本——古诺双寡头模型。 男女双方想要约会去…

逻辑斯蒂回归是机器学习里的一种分类模型。本节将介绍逻辑斯蒂回归相关的理论基础知识。 最大似然的思想：假如有一个罐子，罐子里有黑白两种颜色的球，球的数目不知，球的颜色比例也不知。这时候我们从罐子中有放回的拿出10个球，即拿出1个球，记录颜色，再放回罐中摇匀，此操作重复10次。假设…

本节课针对纳什均衡进行了进一步的深入讲解。 策略组合是一个集合，包含了每个参与人的一个已选策略。分别用，，...表示。 纳什均衡（NE，Nash Equilibrium）是满足如下条件的一种策略组合，对于策略组合中任意一个参与人，他选择的策略是在其他参与人所选策略的最佳应对（B…

上节课通过一个博弈已经引出了最佳应对(Best Response,BR)。本节课通过点球博弈会对最佳应对进行更深入的探讨，并给出定义。同时通过介绍商业合作博弈，引入了一个博弈论中非常著名的知识：纳什均衡(Nash Equilibrium,NE)。 我们来看如下一个博弈。在点球大…

我们在上一节通过定义模块度来评价社区划分的好坏。那么剩下的就是围绕着优化模块度来进行优化即可。Fast Unfolding算法就是一种基于模块度的社区发现算法。 Fast Unfolding算法是一种基于模块度的社区发现算法。其基本思想是网络中节点尝试遍历所有邻居的社区标签，并…

在上一节中，我们介绍了非重叠社区发现问题中基于标签传播的算法。而非重叠社区另一种经典的做法就是基于模块度的社区发现算法。接下来，我们将首先介绍模块度的概念，为基于模块度的社区发现算法打好基础。 我们可以发现，在LPA算法中，没有指标能够衡量当前社区划分的好坏，仅仅是根据一定的更…

社区发现问题实际上是从子图分割的问题演变而来。在社交网络中，有些用户连接非常紧密，有些用户连接较为稀疏，这些连接紧密的用户可以看做一个社区，而社区之间连接较为稀疏。下图就展示了一个社区发现。 目前的社区发现问题分为两大类：非重叠社区发现和重叠社区发现。非重叠社区发现问题描述的是…

本集在内容上分为两部分，一部分沿袭了上节课对迭代剔除策略进行了讲解，并以一个新的博弈“选举博弈”进行举例，并最终得到了政治学上的中位选民定理(Median Voter Theorem)。另一部分引入了一个新的概念：最佳应对（Best Response, BR）。BR简单来说就是…