D9/15-K11《数学之美》如何用条件随机场预测纽约的犯罪情况

在纽约,预测下一次犯罪发生的时间地点甚至是具体抢劫还是超速?听起来像天方夜谈,也许只有上帝才有答案。

别笑,这是真事。纽约警方知道对于犯罪最好的措施是预防,所以他们带着这个问题向加州大学纽约分校的教授求助,他们最后成功了。通过数学的模型和之前的历史数据分析,他们成功的实现了一定程度的“预见”,并提前安排警察巡逻,事实证明,该方法使该地区犯罪率降低了13%,这项发明在2011年被《时代》周刊誉为年度最优秀的发明之一。

他们是如何做到的,这需要两点∶一是建立数学模型来分析计算大量犯罪的可能概率,二是大量的历史数据,事实上警方提供了过去80年纽约1300万次犯罪记录(真够多!)供科学家分析。他们把所有犯罪记录分成时间、地点(所以地区按5x5米分块)、类型。科学家们用”条件随机场”建立了数据模型,预测各种时间地点发生犯罪的概率情况。具体的概率数值可以通过之前的大数据对模型进行训练,最终得到了一个具体的概率分布情况。整个数据模型使用了条件随机场这个统计概率模型,很完整的将各种犯罪相关因素关联在一起统一分析。

其实,你可以把现代人工智能看做古人炼丹。古人炼丹就是炼丹师在”丹炉”中添加各种天才地宝的“药材”,最后成就一炉仙丹。现代,算法科学家就是炼丹师,数学模型就是丹炉,大数据就是药材,然后就可以炼丹了。

怎么样,也想尝试一下现代炼丹师的滋味吧?!

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