“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。

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

生涯中，咱们齐会对东说念主约略事物有一个特等主不雅的判断，这个主不雅的判断的基础是咱们的生涯资格记忆出来的训戒。

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，让东说念主太得当，而给出了特等主不雅的判断。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特等大。Why？

Two：大街上身穿格子衫，手捏札记本，不修仪表的须眉，很有可能会让东说念主以为是资深要领员。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：

第1步：最启动的判断是把柄以往的训戒进行的主不雅判断，称为先验判断；

第2步：从他们的言行中取得的对他们的一些新的意识，称为新的数据；

第3步：把柄新数据，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：

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通过新的数据修正先验判断，得到新的后验判断，此为贝叶斯顺次的基本道理。

在信息和条款有限的情况下，基于已往的数据，通过动态退换，一步步筹备出事件发生的接近真正的概率。

其应用表率设立在主不雅判断的基础上，先主不雅推测一个值，然后把柄训戒事实抵制地修正，临了得到客不雅宇宙的履行。

其根底念念想是【后验概率 = 先验概率 * 退换因子】，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筹备；【退换因子】则是在信息鸠合抵制完善的经过中对先验概率的退换；【后验概率】则是经过退换后最终作出的概率筹备。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。

当你弗成准确瞻念察某个事物履行时，你不错依靠训戒去对未知宇宙的情景步步靠拢，从而判断其履行属性。

ChatGPT直译即是“生成型预磨练变换模子”，包括三个道理：“生成型“、”预磨练“、”变换模子”，对应着先验、退换、后验。

ChatGPT的见效，旗开顺利，是概率论的顺利，贝叶斯的顺利。

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王艺瑾后援会今日发文称王艺瑾单身：“与经纪公司沟通威尼斯娱乐场 澳门 地址，对于网络上发酵的事件，公司已明确表示王艺瑾单身，并不存在恋爱关系。”