价值函数具备三个显著特征多数人在获得收益时倾向于规避风险，而在面临损失时则愿意承担更大风险人们对损失的感受远甚于对收益的愉悦，这种心理差异使得人们在决策时表现出不同的态度例如，当股票市场有轻微上涨时，投资者往往会急于卖出，以防未来的下跌造成更大损失而一旦被套牢，他们可能选择坚守。
将可能的结果按财富价值从低到高排序，负值代表损失，正值代表收益，零值代表中立例如，符号表示用户对某个选项有特定概率的损失或收益决策过程与期望效用理论不同，前景理论或累积前景理论的决策过程考虑了用户主观决策的权重和价值评估方式决策权重函数反映了用户对概率感知的主观重要性价值函数用于。
现实世界中，期权处于深度实值和深度虚值的概率较低，根据前景理论中的决策权重函数的特点可知，投资者往往高估小概率事件，对小概率事件赋予过高的决策权重另外，前景理论中期望的价值是由“价值函数”和“决策权重”共同决定的因此，当投资者对期权深度实值和深度虚值的情况赋予过高的权重时，会导致其。
价值函数前景理论用价值函数替换了期望效用理论中的效用函数，价值函数表示人们对于不同财富水平的主观价值判断，且存在一个拐点，使得在拐点附近的决策受到更显著的影响权重函数前景理论用权重代替了概率，解释了为什么人们不愿意接受对其有利的赌局前景理论的应用与影响前景理论不仅揭示了人们在决策。
权重函数是一个反转的“S”形状，先凹后凸在累积前景理论中，中等或高概率收益时预测的风险态度为风险厌恶，中等或高概率损失时为风险寻求然而，对于小概率收益或损失，风险态度则分别为风险寻求和风险厌恶Lute在1996年的观点与累积前景理论有所分歧他认为累积前景理论的假设意味着负指数，而非幂。
1 函数合并叠加 策略说明当合并函数时，Vue 会将两个函数合并到一个新函数中，并在执行时调用这两个函数 特点确保优先执行权重更高的函数2 数组叠加 策略说明数组合并策略遵循权重优先原则，将权重小的数组先执行，最终合并成一个数组 特点权重高的数组位于合并后数组的后部，确保后。
一是决策权重函数，它反映用户对概率感知的主观重要性二是价值函数，用公式 来描述最后，用户行为通常经历两个阶段的决策过程，这在两个图表和公式中有所体现这两个核心元素对理解用户决策至关重要如果你想深入了解前景理论，卡尼曼的经典著作是一个理想的入门资源参考文献可供进一步研究。
在这两种亚赌博内部，决策权重分别是等级依赖的此理论假定效用函数是一个负指数Cho等1994，1995和Chung等1994验证了等级和迹象依赖效用理论也有证据表明，等级和迹象依赖理论没有考虑风险偏好Chechile和Cooke，1996某一风险的全面价值不仅依赖此风险的特性也有赖于参照风险，而等级和迹象依赖。
原理在DeepWalk的基础上引入了更多side information来解决冷启动问题通过为不同类别的embedding分别赋予权重，然后进行加权平均操作，有效融合了物品的多个side information特点模型中使用了特定的权重函数，避免权重为0，并在梯度下降中有良好的性质Metapath2Vec 原理针对异构图提出了一种embedding。
卡尼曼提出了“值函数”假设和“决策权重”函数来解释得失评价机制1996年，萨勒认为心理账户是一种认知幻觉，影响金融市场投资者决策1999年，萨勒总结了心理账户的三个部分决策结果感知特定账户分类和评估频率选择框架心理账户的非替代性特征表明金钱在不同来源和用途上具有独特价值不同来源财富设立。
衰减因子平衡了眼前与未来的权重，确保决策者在每个行动间找到最佳平衡点状态值函数在策略的引导下，描绘出未来可能状态的期望收益动作值函数揭示在每个状态下执行不同动作所能带来的长远收益应用与优化MDP广泛应用于机器人导航投资决策学习规划等领域值迭代算法等优化方法用于计算最优。
具体地，对于一个训练集中的样本，逻辑回归会首先根据权重和特征计算其预测值，然后将预测值通过一个sigmoid函数进行映射，将其转化为一个概率值最终，通过比较预测概率和实际标签的误差，逻辑回归通过梯度下降等优化算法调整权重，从而使得模型预测结果更加准确四举例说明以下是一个简单的例子，通过对一。
Boosting一种集成学习方法，通过调整样本权重，让分类器更关注误分类样本GB算法进一步利用损失函数的负梯度作为新模型的标签，通过迭代生成弱回归树，最后将它们线性组合，形成最终的强预测模型三CART回归树 CART分类与回归树，是GBDT的核心组件特性决策树的特性使其适合作为弱分类器，特别是。
前景理论是描述性范式的一个决策模型，它假设风险决策过程分为编辑和评价两个过程在编辑阶段，个体凭借 “框架”frame 参照点reference point等采集和处理信息，在评价阶段依赖价值函数value function和主观概率的权重函数weighting function 对信息予以判断 该价值函数是经验型的，它有三个特征 一是大。
1984年，卡尼曼教授和特韦尔斯基教授认为“心理账户”概念用“mental account”表达更贴切卡尼曼进一步指出，在做出选择时，人们实际上是在对多种选择结果进行估价，最基础的估价方式就是将选择结果分为得失为了解释人们内在的得失评价机制，他提出了“值函数”假设和“决策权重”函数1985年，萨勒教授发表。
在许多机器学习算法中，加权权重可以通过调整损失函数或优化过程中的参数来实现例如，在支持向量机SVM中，可以通过引入样本权重来调整不同样本对决策边界的影响应用场景加权权重在多个领域都有广泛的应用，如文本分类图像识别推荐系统等在这些应用中，通过合理设置加权权重，可以提高模型的性能。
函数形态半抛物型偏大型隶属度函数特点表达了包容和广泛的覆盖范围函数形态抛物型或具有宽阔基底的形状这些隶属度函数不仅是模糊数学理论的重要组成部分，更是解决实际问题的得力工具通过理解和应用这些函数，我们能够更好地把握模糊概念的内涵和外延，从而做出更为准确和科学的决策。