大学专业金融数学，毕业前后vc转数据分析，小贝叶斯的早晨
2022-09-13 18:04:53 人看过
大学专业金融数学，毕业前后vc转数据分析，小贝叶斯的早晨
相关背景，大学主修金融数学，毕业前后从vc到数据分析，今年读了三遍数理统计：）
路很简单，让我们抛开数理统计中枯燥的公式，回到贝叶斯定理的核心，看看小贝叶斯的早晨吧。
贝叶斯早晨（贝叶斯核心思想）
Bayes 是 Libra 的 Magic 的一名数据分析师。 2019年的一天，小贝叶斯上班关门，从19楼坐电梯到1楼。
突然我不记得我是否锁了门！之后大学专业金融数学，毕业前后vc转数据分析，小贝叶斯的早晨，我们可怜的小贝叶斯心想，我是封闭的还是不封闭的，我记得我好像封闭了？你想看看吗？ （旁白：此时小贝叶斯认为不关门的概率是5%，但是如果房子没锁，有小偷进来怎么办？）
所以为了保证家里的安全，小贝叶斯先从1楼坐到19楼，探出头来看看房子的门是不是关着的，用手按了一下看看能不能打开。
在发现打不开之后，小贝叶斯终于放心的离开了。
5分钟后大学专业金融数学，毕业前后vc转数据分析，小贝叶斯的早晨，路上的小贝叶斯心想：天哪，我只是用贝叶斯的决心来判断日常生活小六壬数理知识，我真好。
Bayes 如何判断？
·目标事件概率：小贝叶斯纠结的时候，他认为不关门的概率是5%。这时候，我们就有了目标事件的概率，我们称它为目标事件A，我们把概率记为P(A)。
· 新信息带来的概率调整：小贝叶斯回到19楼按下门把手，确认门无法打开，然后关上门。他在脑海中调整了不关门的概率，这个调整是由小贝叶斯按下门把手事件得到的信息反馈带来的。
·基于新信息的目标事件的最终概率：此时小贝叶斯认为关门的概率为100%，不关门的概率为0%。这就是小贝叶斯在按下门把手时发现的这个新信息带来的反馈并没有纠正原来的目标事件概率
好的，我们来整理一下：
· 新信息出现后目标事件的修正概率A=目标事件A的原始概率*新信息带来的调整（借用高票公式）
·P(小贝叶斯认为门没关的新概率|按下门把手，找到不能按的信息)=小贝叶斯认为门没有关的原始概率*按下门把手并发现门没有被按下导致的概率调整。
2.小贝叶斯的后续思考
· 为什么只给出一个例子：本来想深入例子，把公式解释带进来。但是在写完 的早上，突然发现这个例子对于如何用非数学语言解释贝叶斯来说已经足够清晰了，于是 的一天就变成了 的早晨。
·为什么不根据条件概率来解释贝叶斯：贝叶斯的正统（大学）解释方法其实应该从条件概率展开开始，但我个人觉得条件概率展开可以很方便，从公式中介绍，但真的不好理解。理解一个定理的最好方法是超越公式看本质。
· 关于贝叶斯在工作中的应用小六壬数理知识，尤其是在互联网数据分析中的应用：这里先解释一下原理，然后大概率会更新贝叶斯定理在工作中，尤其是互联网数据分析中的应用场景。其实这里也是学数理统计的朋友最看不懂的地方。他们不知道如何使用他们所学的知识。这可能是所有中国大学的通病。
还有点想说的：
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