“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欧博炸金花，更是目下机器学习的基础框架。

专揽其中的精髓，念念考咱们的平方，不错极地面减少被骗和被东说念主带到沟里的机率。

糊口中，咱们齐会对东说念主大约事物有一个尽头主不雅的判断，这个主不雅的判断的基础是咱们的糊口阅历追念出来的教会。

举两个栗子：

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，让东说念主太闇练，而给出了尽头主不雅的判断。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尽头大。Why？

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Two：大街上身穿格子衫，手握条记本，不修仪表的须眉，很有可能会让东说念主以为是资深秩序员。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？

数学念念维这么念念考这两个问题：欧博炸金花

第1步：最开动的判断是凭据以往的教会进行的主不雅判断，称为先验判断；

看看这个扔雪球的动图，赵露思好甜，徐开骋好有男友力，两个人的CP感也是挺强的。

第2步：从他们的言行中得到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。

追念：

通过新的数据修正先验判断，得到新的后验判断，此为贝叶斯规定的基甘心趣。

在信息和条目有限的情况下，基于夙昔的数据，通过动态养息，一步步展望出事件发生的接近真确的概率。

其应用秩序诞生在主不雅判断的基础上，先主不雅算计一个值，然后凭据教会事实不休地修正，终末得到客不雅天下的骨子。

其根柢念念想是【后验概率 = 先验概率 * 养息因子】，其中【先验概率】即是在信息不完好意思情况下作念出的主不雅概率展望；【养息因子】则是在信息相聚不休完善的经过中对先验概率的养息；【后验概率】则是经过养息后最终作出的概率展望。也即是说，后验概率不错在先验概率的基础上进行修正并得到。

当你不可准确瞻念察某个事物骨子时，你不错依靠教会去对未知天下的气象步步贴近，从而判断其骨子属性。

ChatGPT直译即是“生成型预锻练变换模子”，包括三个意念念：“生成型“、”预锻练“、”变换模子”，对应着先验、养息、后验。

ChatGPT的见效欧博炸金花，旗开凯旋，是概率论的凯旋，贝叶斯的凯旋。