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33的鼓 11站台

氏定理(Bayes' theorem)常被用估算事後率

要估算事後率 就要先有一事前率 事前率是研究者察到或估算的率

比如你的教授每天上 那你一看次教授呢? 因你是一位宅男 只有上宿舍 根你的作息 你的察出 一看次教授 所以率是0.4 是察到的或估算出的事前率 

那看教授穿衣服上的事後率是多少呢? 那"衣服"就是生的事件 以此例而言 可以得 事後率低於事前率

那看教授穿衣服子上的事後率是多少呢? 那生的事件有件 一是衣服 一是子 有一麻 你曾看教授穿衣服上 所以有率 你也曾看教授穿子上 所以也有率 但是你不曾看教授同穿著衣上 所以率只能估算 怎估算? 只好假穿衣服穿子件事具有相互立性依立率的乘法估算 

你疑 子衣服是一套衣服 所以相互立性可能被反 但是不假相互立性 依你日常生活有限的察又法得到教授同穿衣服子上的率 得法解 

可以想 教授同穿衣上的事後率 在你的估算之下 更小了

有的考籍直接告者氏定理的公式 但可能忽略提醒者相互立性的重要性 者 氏定理於人工智慧的用很重要 但是你有候器人怎笨笨的 是因估算的 所以一直集大的於器人商而言很重要 因有了察到的 可以小估算的差

有候你看先率後率 它事前率和事後率是同