求一演算法，各評委對某一大賽打分時怎么才讓所打分值趨向真實值不能偏離太大也不能偏離太小？偏離太大或偏離太小都是問題分值，這種演算法怎么實作，因為打分時不分先后順序
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現在跳水不是去掉一個最高分 去掉一個最低分 然后求平均嗎uj5u.com熱心網友回復：
不是這種 去掉一個最高分 去掉一個最低分 評委在打分時與已入庫中所有評分進行比對 如果偏離太大或偏離太小 該評很所打分會 直接跑到管理員那兒 管理員會做處理uj5u.com熱心網友回復：
這個要引入對評委的評分懲罰機制。在評委評分的時候，根據評委打分和平均分的方差，對評委進行自動評分，并引入懲罰機制，這樣，為了避免自己的分值太高，裁判會盡量把自己的分值向平均值靠攏。uj5u.com熱心網友回復：
什么叫"真實值"?我認為賓利這臺車非常難看.雖然價高.但是外觀我覺得不好看.. 所以我打6分
別人都打9.5分. 你就把我的分數干掉?
我覺得這個不合理.
而且假設要根據分數算出所謂的"偏離值",那么 第一個人打1分 第二個人打2分 以此類推..到10分..
我覺得這個應該算不出來吧..
或者1 2 你算出來一個數值 肯定偏低 ..那么第三個人打10 后面都是 8 9 等分數...也就是前2個人是來搗亂的..
你是根據已打的分數來判斷,所以有了2個人的分數,你就認定偏低后面都無效 這樣也不合理...
所以我覺得這個演算法本身是不是有什么問題啊?
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最小二乘法，然后取一個范圍，不在這個范圍內的舍棄uj5u.com熱心網友回復：
如果想用比較高深的演算法，考慮一下蟻群演算法與遺傳演算法uj5u.com熱心網友回復：
從合理性上講本身評分就是主觀的東西，不能因為說某個人的評分不“合群”，就要去評判他的評分，說你這個評分跟我們系統里的差異太大，請重新評分。那這種評分還有什么意義。
從實作上講（我不管，我就要做這么個功能）
首先你需要產生一個參考值，至于這個參考值怎么來得從你系統整體的邏輯和業務考慮，你可以參考體育運動的評分規則（去高低分，取平均分），也可以自己產生，比如在評分時獲取歷史評分然后直接取平均分，當評分與平均分超過某個范圍（這個分為也需要你自己界定）時就標記例外。
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不現實的想法。統計學只能幫你完成，平均分，方差，中值，鐘型曲線這類特征分布
而多元二項式回歸，支持向量機，包絡分析這種，只能說把分組資料分類，挑出一個好壞，或者忽略個別跳躍比較大
頂多如此了，至于真實不真實，其實不知道的。就像樓上說，如果9成人故意不真實，你能如何？
就像現在的電影評論和票房。真實么？票房可以玩假的，評論可以灌水的。所以你想根據資料求真實不現實的，因為這有人參與，有人參與的東西，演算法上就只有博弈論是真實的，這是人們自己的私心共同玩的，私心決定資料和結果，但結果推不出人心
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就像一個公司9成人都在渾水摸魚，然后個別人老實做事，接著你說那個別人的指標明顯和大多數人不同，你說讓“管理員”找他們談話？所以，這就是博弈。看是好人多，還是壞人多。看是劣幣驅良幣，還是良幣趕劣幣。最終是人心的博弈，而非數字能玩的明白的
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現在的所謂人工智能，就是找100w組相對公平的打分，然后根據統計做個特征回歸，利用這特征做二元聚類這就是現在所謂的“人工智能”
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先確定 偏離的 差值，然后再排序，最后取樣本。得到有效的 集合資料。轉載請註明出處，本文鏈接：https://www.uj5u.com/net/117649.html
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