这是一个专门讨论 idea 的地方。
每个人的时间，资源是有限的，有的时候你或许能够想到很多 idea，但是由于现实的限制，却并不是所有的 idea 都能够成为现实。
那这个时候，不妨可以把那些 idea 分享出来，启发别人。
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在 V2 看到有人认为只有少数几位男演员才能达到 9 分，于是我就很好奇他们的打分标准是怎样的。
对我来说最容易想到的定义方式是这样的：超过 90%的人算十分，超过 80%的人算九分，凭空打分有点难，但是让你比较两个人谁更好看相对来说比较容易。
具体量化也是相对来说比较容易操作的，随机抽取一群人，再随机抽取一些评委，每个评委把这群人按好看程度排序，觉得差不多也没关系，可以划等号，然后统计每个人的排序序号总分，最后按总分排序，结果就出来了。
如果按照这个定义，9 分并不是什么值得惊讶的分数，毕竟只需要超过 80%的人就可以了。
一开始说的那种打分方式可能是想考虑正态分布，但是那个相对来说不太好操作，也不容易根据个人经验进行评估，毕竟仅仅评估一张脸能超过百分之几十的脸相对来说毕竟容易，要考虑各种分布就难了。
 | 1 taotaodaddy 2019 年 12 月 5 日 via Android 颜值是没有 100%技术标准的，这里面有心理学问题，会有主观评分，也有客观评分 群众打分和专家打分排名往往不一致，刚才你说了半天那都是大众评分，专业领域不太认的 |
 | 2 noreplay 2019 年 12 月 5 日 via Android 其实只是各种经纪公司的宣传吧。昨天看到一句话，对美这种无法量化的东西进行量化，实际是对 ta 的一种亵渎。 审美这种东西是随时变化的，今天看着好看，明天可能就丑了吧唧的。 |
 | 3 lhx2008 2019 年 12 月 5 日 via Android 谁规必须按正态分布或者什么分布呢，事实上高分的肯定是非常少的，要不然就没有明星什么事了。 |
 | 4 dxgfalcongbit OP @noreplay 是的，每次觉得一个动物不好看或者好看的时候我都觉得自己被出厂固件控制了... |
| 5 lhx2008 2019 年 12 月 5 日 via Android 还有比如像身高也是的，姚明那么高的人，你在平时根本见不到，我反正活了二十多年，1.9m+的人没见过几个 |
| 6 dxgfalcongbit OP @lhx2008 如果按正态分布就是高分很少啊，当你说“事实上高分的肯定是非常少的”的时候，就已经是在考虑分布了，不然譬如按我那种定义方式十分也就超过 90%而已，大街上随机拉出 100 个就可能会有 10 个 10 分的。 |
| 7 lhx2008 2019 年 12 月 5 日 via Android 也有些像国家女排队，都是 1.9m+的你敢信？ |
| 8 dxgfalcongbit OP @lhx2008 身高和本话题考虑的问题非常不一样，因为身高是可以直接用尺子量出来的，客观数据非常容易获取。 |
 | 9 wclebb 2019 年 12 月 5 日 数据比较太难了。来一场 FaceBook 比较？ 主要是凭主观打分，主观打分是决定了你社交圈里帅哥美女的有多少个和网络上看过的有多少。 决定了你对 Ta 们评分的主观性依据。 这是最简单，也是最容易打分。 |
| 10 lhx2008 2019 年 12 月 5 日 via Android 我们通常按一个标准给分嘛，像明星一般才能给 9 分，但是这类人根本不在三个标准差里面 |
| 11 lhx2008 2019 年 12 月 5 日 via Android 一个标准->一个基准 |
| 12 lhx2008 2019 年 12 月 5 日 via Android 又比如说，豆瓣 9 分的电影，肯定也没有 10%吧，其实可能万分之一都没有，这个我觉得已经是基于大众的投票了，代表比较广泛人的看法。 |
| 13 lhx2008 2019 年 12 月 5 日 via Android 为什么可以给这些异常值 9 分呢？因为我们可以在网络上看到他们，那肯定也是给个分数的不是，至于你说超过 90%就给 10 分，那只是缩短了 10%的人和万分之一的人的差距。 |
 | 14 way2create 2019 年 12 月 5 日 这玩意是很主观的 |
 | 15 sDG9xz87SqqCC3mN 2019 年 12 月 5 日 颜值这种东西不都是看社会舆论的么？社会舆论给你把标准定好了，现在多少明星都像是一个模子里刻出来的== |
 | 16 abc635073826 2019 年 12 月 5 日 顺眼程度，但还是有一个主流的趋势 |
 | 17 blasphemy 2019 年 12 月 5 日 个人颜值的判断严重依赖于个人审美和见识 如果程序判断的话，个人认为依据一些可能存在高颜值的数据：例如高鼻梁，大眼睛 |
 | 18 jasonchen168 2019 年 12 月 5 日 很有钱的，比如马云这种，打 10 分都没问题 |
 | 19 rrZ2C 2019 年 12 月 5 日  1 找一台自动售货机- -用人脸支付然后按照支付宝给的优惠大小来定分 |
 | 20 deorth 2019 年 12 月 5 日 瞎定义的 |
 | 21 limbo0 2019 年 12 月 5 日 via Android 想起了扎克伯格 |
 | 22 miao 2019 年 12 月 5 日 1 亿个群众来对 1000 个帅哥的颜值去判断, 肯定是能得出结论的. |
| 23 dxgfalcongbit OP @lhx2008 这和电影的情况不太一样，因为看电影是主动选择，不是随机抽取样本，很难套用我这套打分机制，但是看脸就不一样了，街上看到的人，地铁里看到的人，办公楼里的人，同事，同学，相对来说是更接近随机的。 |
 | 24 ipwx 2019 年 12 月 5 日 正态分布不还是排个序然后给分么。。。 两边截断，然后 CDF <-> 分数 |
| 25 ipwx 2019 年 12 月 5 日 不截断也无所谓 |
| 26 dxgfalcongbit OP @ipwx 这是基于多评委的情况，个人没法操作。 |
| 27 dxgfalcongbit OP @ipwx 我又想了想感觉不对，不妨假设所有评委都给了一样的排序，那么应该出不来正态分布，因为这时排序的和是等差数列，我这个算法里统计的是排序不是打分。 |
 | 28 yinjy 2019 年 12 月 5 日 之前网上有个 1 分到 10 分的图，男女都有，可以对号入座 |
 | 29 fffflyfish 2019 年 12 月 5 日 我之前见过一个通用的美度计算公式，仅供参考： https://www.zhihu.com/question/347747751 |
 | 30 est 2019 年 12 月 5 日 实际上就是看标注训练数据的人心情和选择是如何的。 |
 | 31 darmau 2019 年 12 月 5 日 via iPhone 弄不出来标准的。比如我同意刘亦菲是 10 分，但给我中学时的女神 8 分我也不反对，但在别人眼里可能就成 5 分了 |
 | 32 alphatoad 2019 年 12 月 5 日 via iPhone 典型的物化异化人类的行为 |
 | 33 AlisaDestiny 2019 年 12 月 5 日 这是没有标准的东西，比如钱，不管谁设计的，颜值都是 10 分。 |
| 34 ipwx 2019 年 12 月 5 日 @dxgfalcongbit 排了序当然可以通过正态分布搞成分数啊。你想，排序就是正态分布的分位数，然后通过 CDF 的纵坐标找到对应的横坐标，然后把 0 作为 50%，把正负无穷的 x 搞归一化，不就出来分数了？ 其实都不用归一化，搞个合适的 sigma，直接截断就行了。比如这个图中 sigma=0.2 的情况： https://zh.wikipedia.org/wiki/File:Normal_Distribution_CDF.svg |
| 35 dxgfalcongbit OP @ipwx 排序就是正态分布的分位数的前提是按打分排序吧？我一开始写的那些意思是不打分只排序，然后只统计排名。 |
 | 36 KeyboardManAnAn 2019 年 12 月 5 日 @jasonchen168 马云长相打十分？良心真的不会痛吗？ |
| 37 ipwx 2019 年 12 月 5 日 @dxgfalcongbit 你还是没有理解我的意思呀。。。你有个排名，排名 / 人数，直接当成分位数不就行了？ |
 | 38 hoyixi 2019 年 12 月 5 日 萝卜白菜，哈姆雷特 |
| 39 ipwx 2019 年 12 月 5 日 1 直白点说，我只是提议你用“正态分布的 CDF”作为一个非线性映射，把你的线性分数“排名 /人数”给非线性化。其本身不具有任何统计含义。比如下图给你画出来这个映射关系，横坐标是排名 /人数（ 0~1 之间），纵坐标是映射出来的分数。   |
| 40 ipwx 2019 年 12 月 5 日 思路要广一点啊少年。我这里只不过很熟悉正态分布的图像，觉着符合你的需求，所以把它拿来用了。你要是不喜欢，也可以换个别的什么函数拿来做非线性映射。 |
 | 41 lovestudykid 2019 年 12 月 6 日 旷视有个颜值评分的 demo，有小程序，可以玩玩 |
| 42 dxgfalcongbit OP @ipwx 你的意思是强行把它弄成正态分布，方差啥的随便来？我一开始猜测过会不会是这个意思但是觉得不知道方差所以没这样理解。 |
| 43 ipwx 2019 年 12 月 8 日 @dxgfalcongbit 你要通过我给的这个映射函数反推回去的话，应该会是某个正态分布吧~ 但是必须要强调的是，我根本没考虑它会是个啥分布，我第一反应就是构造一个非线性映射，把你线性的 0~1 排名转化成某个非线性的分数（如上图）。它到底是个啥分布，说实话我根本就不关心。 |
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