无法应用贝叶斯优化的提前停止问题
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什么时候停止。什么时候是最佳选择。
我们思考何时停止探索并在重要的人生决定中做出决定。这个问题可以通过贝叶斯优化方法来解释。一般来说，贝叶斯优化基于高斯过程，并假设目标函数遵循高斯分布来寻找最优选择。秘书问题从数学上很好地描述了这一问题。
此外，在随机控制理论中解决的马尔可夫决策过程(MDP)框架内深入研究了最优停止问题(引理13)。秘书问题为这个概念提供了一个众所周知的数学表述。
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然而，现实世界是一个不确定且混沌的系统，因此这个假设可能不成立。此外，缺乏有关现实世界的领域知识使得将贝叶斯优化与其他假设分布一起应用具有挑战性。那么，在现实世界中应该如何解决提前停止问题呢？诊断出以下实用策略：
策略 1. 利用本能、直觉、吸引力和冲动
○ 不要只用头脑来判断；使用您全身感受到的直观信息。
○ 如果这是你真正喜欢并感到自豪的选择，即使你失败了，你也可以重新站起来并最终成功。
策略2. 不害怕失败并再次尝试
○ 保持想方设法再试的态度，而不是灰心丧气。
○ “购买更多时间尝试更多”的态度很重要，并且与策略 4 相关。
○ 杰夫·贝佐斯
○ 受保护_1
策略 3. 不将选择限制为 0 和 1 的二进制
○ 并非所有选择都像黑白那样清晰。
○ 了解这些中间选择有助于促进灵活的思维。但是，请小心不要做出不道德的选择。
策略4. 录取是运气，但申请是选择
○ 虽然结果无法控制，但付出多少努力是我们的选择。要想增加机会，就必须积极努力。
策略 5. 拥抱并享受不确定性和不稳定性
○ 即使有可能成功，缺乏耐心也会导致失败。
○ 在不确定的情况下保持灵活和放松的态度很重要。
策略 6. 从一开始就为令人困惑的问题分配较低的权重
○ 生活充满了无数的问题。自己调整重要性级别并在令人困惑的问题上花费更少的精力是一种方法。
输入：2025.01.04 18:00