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“贝叶斯定理”其实是一个对于概率的数学定理，作用于天膂力学和医学统计中，更是现在机器学习的基础框架。

诓骗其中的精髓，想考咱们的平素，不错极地面减少被骗和被东说念主带到沟里的机率。

生计中，咱们齐会对东说念主大概事物有一个相等主不雅的判断，这个主不雅的判断的基础是咱们的生计履历记忆出来的教训。

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举两个栗子：

在电影中，我们能够看到三代人之间的点滴生活，见证着亲情的成长和绽放。电影处理的是如此的细腻，将人们的情感转化为讽刺和幽默，不断诠释着人生价值和家庭的重要性。

One：大街上五大三粗，花臂，带大金链子，穿大花褂子的大汉，很有可能会让东说念主以为非好东说念主而避之。该东说念主典型的邪派打扮，让东说念主太熟谙，而给出了相等主不雅的判断。看到了大汉去扶了老奶奶过马路，咱们又会以为此东说念主是好东说念主的概率相等大。Why？

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Two：大街上身穿格子衫，手抓札记本，不修模样的男人，很有可能会让东说念主以为是资深轮番员。然后你看到他在娴熟的炒股，并在证券公司下车，你会给出新的判断，此东说念主从事炒股使命的概率更大。Why？

数学想维这么想考这两个问题：

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第1步：最运转的判断是凭据以往的教训进行的主不雅判断，称为先验判断；

第2步：从他们的言行中赢得的对他们的一些新的意志，称为新的数据；

第3步：凭据新数据，对之前的先验判断进行修正，得到新的判断，这叫后验判断。

记忆：

通过新的数据修正先验判断，得到新的后验判断，此为贝叶斯规矩的基答应趣。

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在信息和条目有限的情况下，基于已往的数据，通过动态鼎新，一步步掂量出事件发生的接近真确的概率。

其应用轮番设备在主不雅判断的基础上，先主不雅臆想一个值，然后凭据教训事实收敛地修正，临了得到客不雅天下的本体。

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其根底想想是【后验概率 = 先验概率 * 鼎新因子】，其中【先验概率】等于在信息不竣工情况下作念出的主不雅概率掂量；【鼎新因子】则是在信息网罗收敛完善的经过中对先验概率的鼎新；【后验概率】则是经过鼎新后最终作出的概率掂量。也等于说，后验概率不错在先验概率的基础上进行修正并得到。

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当你弗成准确瞻念察某个事物本体时，你不错依靠教训去对未知天下的情景步步靠拢，从而判断其本体属性。

ChatGPT直译等于“生成型预查验变换模子”，包括三个有趣有趣：“生成型“、”预查验“、”变换模子”，对应着先验、鼎新、后验。

ChatGPT的见效亚博现金网，旗开得手，是概率论的胜利，贝叶斯的胜利。

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