发布日期：2023-10-05 05:29    点击次数：200

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如上图，不错这么赓续：东谈主（智能体）通过贝叶斯公式，把学问（栽植）和行动（决议）整合在一齐了。从玄学的角度来看，贝叶斯公式反馈了一种'学习的玄学'：咱们的信念应该是纯真的，能够在新的把柄眼前进行调节。在这种不雅念下，智能体不是单纯地根据新的不雅察来行动，也不是呆板地依据旧的信念行动，而是通过贝叶斯公式，将新的不雅察和旧的信念市欢起来，酿成一种更新、更有信息的信念，以此来指挥行动。这种不雅念反馈了一个中枢的理念：咱们的学问、赓续和决议齐是在不停变化和发展的，它们是通过反复的学习、磨砺和调节，渐渐靠拢真实世界的复杂性的。由此，咱们不错觉察到：“知行合一”这个词可能被误用了。例如，我有个作念地产的一又友，好几年前就判断大势下行，准备尽快变现，但直到这两年才任意行动，但似乎还是错过最好时机了。他是个泄露和行动智商齐极高的东谈主，但仍然谦卑地反省我方不够“知行合一”。事实上，按照贝叶斯目的的玄学，“知行合一”绝非是“知”与“行”的一致性，知和行是相互为踏脚石，相互推动更新。咱们的“知”，包括旧知（栽植）和新知（根据新信息更新后的栽植）。但从时候看，咱们往往会沾污“新信息”和“新知”。例如，东谈主们往往会颓靡地说，我早就知谈股票A会大涨100%，一月份的时候我就不雅察到一些新信息来讲明这少许了。东谈主们可爱将此解释为“我行能源不够强”，又或是“我太懒了”，但事实也许并非如斯。东谈主对我方是淳厚的，你有一个“讲明该股票能涨100%的新信息”，但这个新信息并莫得降服你的旧知（栽植），即使是在该信息的更新下，你的后验概率依然莫得给你充足的信心去买入该股票。是以，没什么可后悔的。概述而言，贝叶斯公式通过提供一种系统化的措施来更新信念，使得智能体能够从栽植中学习，并不停地改造我方的模子和计策，从而变得愈加“贤达”。这内部有几个重要词：系统化，模子，计策。没错，假如莫得我方的模子，不是基于一个系统，贝叶斯公式并不成匡助一个东谈主成为的确的妙手。计策三用贝叶斯公式竣事“有系统”的复利效应贝叶斯目的者，需要有我方的模子，基于一个系统，通过不停重叠的一语气性计策，产生复利效应。如下图：

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贝叶斯更新就像复利一样，将之前的学习终结积蓄起来，手脚新一轮学习的基础。这即是所谓的'站在巨东谈主的肩膀上'。贝叶斯想维饱读动咱们积蓄栽植，酿成经久的复利效应。我在《东谈主生算法》里说起的，基于某个内核，然后大范畴重叠，亦然这个道理。的确的妙手，有我方的内核，我方的系统，过的是一种“有算法的东谈主生”。对于贝叶斯目的的复利，最好的办法是用一个可规画的例子来示范。密歇根大学也曾遐想过一个道理道理的概率实验：满满两口袋筹码放在被试眼前，每只口袋里齐有红白两种神采的筹码。其中一只口袋里，75%的筹码是白色，25%的筹码是红色。另一只口袋里恰恰违反，75%是红色，25%是白色。被试当场挑选一只口袋，然后把筹码一个接一个往外拿，其间不得向袋子内部看。每拿出一个筹码，他齐需向研究东谈主员陈述他的预料：他手中的袋子究竟是白色筹码居多，照旧红色筹码居多？假如你拿出红色的筹码，根据贝叶斯公式规画，你笃信会猜，来自红色筹码多的袋子的可能性更大。请防卫，问题来了：假如一语气三次齐拿出了红色的筹码，你以为来自红色筹码居多的袋子的概率是另一种的几许倍？在实验中，被试者以为来自红色筹码居多袋子的概率变成3倍。实践上呢？根据贝叶斯公式规画，其实概率变成了27倍。（以上案例来自《想维的发现》，原文叙述有依稀之处，我略作调节。该进程我在此前的著作里作念过规画。）如上规画，生动而直不雅地呈现出了贝叶斯规画的指数式增长的复利效应。这里的重要词，除了“系统、内核、大范畴重叠、复利”，还有一个词：自动化。规画机和东谈主工智能的出现对贝叶斯公式的应用产生了要紧影响。诚然贝叶斯公式在18世纪就被漠视了，但在很长一段时期里，由于规画需求，它在实践中的应用受到了放手。关联词，规画机的出现改换了这少许。1、规画智商的提高： 贝叶斯公式的应用，非凡是在复杂的情况下，需要大宗的规画。规画机的出现使得这些规画成为可能，使得咱们不错更有用地应用贝叶斯公式。2、数据的增长： 贝叶斯公式的应用需要数据，而在数字化期间，咱们领有了前所未有的大宗数据。这些数据提供了更多的把柄，使咱们能够更好地应用贝叶斯公式来更新咱们的信念。3、算法的向上： 规画机和东谈主工智能的发展不仅提供了规画智商，还提供了更先进的算法。例如，马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）算法即是一种用于进行复杂贝叶斯规画的措施，它的发展和应用在很猛进程上收货于规画机和东谈主工智能的向上。4、竣事自动化： 规画机和AI的出现，使得贝叶斯公式的使用不错自动化，不需要东谈主工进行复杂的规画。这使得贝叶斯公式在多样情况下，如机器学习、自动驾驶等，齐得以日常应用。不错说，本事的发展使得贝叶斯公式更刚劲，香港六合彩真人百家乐提供了咱们赓续和处理不笃定性、作念出决议的新器用。作念一个小结：1、贝叶斯公式需要基于一个系统；2、数字化和AI不错令其自动化，并以更大范畴自我复制和进化。计策四宠爱基础概率基于全体钞票滚雪球基础概率是须生常谭的话题。例如：去鱼多的方位哺育。这内部的基础概率，大要包含“空间、时期、可能性”这三种。例如，中国的首富一直是农夫山泉的雇主，一个要紧的原因是：2022年中国饮料市集约为12478亿，其中包装饮用水占比约为62.7%。基数够大。水深鱼大。这是对于空间的基础概率。时期的基础概率，不错举一个反面例子：投资者往往基于畴前的走势来瞻望股票的将来施展，但忽视了基础概率。畴前的走势并不成保证将来的施展，每一次的市集施展齐是寂寥的。东谈主们往往因为局部时期的涨跌概率，而忽视了更万古期的基础概率（涨或跌）。有句话说：近处很难瞻望，远方反而容易瞻望。这里所说的远期瞻望，更像是相对厚实的基础概率。至于可能性的基础概率，更是不时被东谈主们忽视。例如，赌场的游戏中，每种游戏的胜率齐对赌场故意，这是基础概率。但是许多赌博者可能因为赢了几次而过度自信，以为我方有降服赌场的计策或者命运。他们忽视了赌博的基础概率。这一节的话题，倒像是对于复利实践的探讨。好的基础概率，像是说“很长的坡和很厚很湿的雪”。对于滚雪球者，要有我方的内核（先验概率），能力滚起雪球。而且，每一次新滚一圈，齐是以全体雪球手脚基数。在这里，稍许分辨一下基础概率和先验概率：基础概率（Base Rate）：基础概率是对于一个类别、事件或条款的总体频率。例如，假定你想知谈一个当场选中的东谈主是否有某种荒僻疾病，那么这种疾病在总体中的发病率即是基础概率。基础概率是莫得任何额外信息的情况下的默许概率。先验概率（Prior Probability）：在贝叶斯统计中，先验概率是在不雅察到新把柄之前，咱们对某一假定竖立的信念。例如，你可能还是知谈在一个特定的方位，东谈主们患某种疾病的概率比总体的基础概率要高。这就酿成了你对这个东谈主是否患有这种疾病的先验概率。一般来说，当咱们获取新的把柄时，咱们会专揽贝叶斯定理更新咱们的先验概率，得到后验概率。基础概率不错被看作是一种特殊的先验概率，即莫得任何特定把柄的先验概率。作念个小结，本节诠释了某种全局不雅：咱们作念决议的时候，要眼不雅全局，基于全体钞票来遴荐，并以全体钞票的增长率来评判决议与行动的质料。计策五对新信息保抓“明锐”又有寂寥判断的“钝感”好的想想齐是基于某种看似对抗的张力。仿佛是一把弓箭。贝叶斯公式告诉咱们，对新信息保抓“明锐”，又要酌量基础概率和先验概率，保抓寂寥判断的“钝感”。1、对新信息保抓“明锐”：贝叶斯公式告诉咱们，当新信息（把柄）到来时，咱们应该更新咱们的信念（概率）。这种对新信息的'明锐'表目下咱们怎样根据新的把柄来修正咱们的看法。例如，若是你是一个家具司理，当你得到用户反馈说你的家具有某些问题时，你应该更新你对家具性量的评估。2、酌量基础概率和先验概率，保抓寂寥判断的“钝感”：关联词，咱们不成盲目地只酌量新信息，还需要酌量基础概率和先验概率。这意味着咱们需要市欢咱们的运行信念和新的把柄来更新咱们的看法。例如，若是咱们的家具在测试阶段还是施展得相配好（这即是先验概率），那么，即使咱们收到了一些负面的用户反馈，咱们也不成立即得披缁具性量差的论断。咱们需要衡量咱们的初步信念（家具性量好）和新的把柄（负面反馈）。这么的均衡使咱们既对新信息保抓明锐，又能保抓对咱们初步信念的古道，幸免被一些可能的偶然事件或者杂音所误导。这是一种“钝感”，因为它需要咱们不被单一的把柄所把握，而是要有寂寥的判断智商。在实践中，这意味着咱们不成只是根据一次或几次的失败就对我方的智商或者一个技俩的可能性产生怀疑。咱们需要酌量咱们的经久栽植（先验概率），同期也要对新的反馈保抓绽放。用句俗语说，即是：听东谈主劝、吃饱饭，但又不成听风即是雨。这或者是“适度情感”之要紧性的实践吧，假如你很容易因为某个鲜嫩的信息过于应承或者过于恼怒，过于宠爱一些短期的或者偶发的事件，忽视了经久的趋势或者基础的概率，就很难成为别称贝叶斯目的的妙手。咱们在给与新信息时需要进行衡量的要紧性，幸免被某一次的信息或者事件把握，而是要望望更大的数据和更长的时期线。贝叶斯表面强调对不笃定性的顽强，饱读动对新信息、新学问、新不雅念保抓绽放，这有助于咱们顽强到我方的学问或智商可能存在的局限，庄重过度自信。更进一步，贝叶斯目的者有我方的内核，有我方的系统，也就有更多的数据。是以，当遇到新信息时，应该让数据语言。妙手需要学会怎样使用数据来复古他们的决议系统，而不单是依赖于直观。计策六别太圆善裁减我方被证伪的概率贝叶斯推理和波普尔的证伪目的可能看似判然不同，但是它们其实在某种进程上是相似的。起初，让咱们简便地回想一下这两种想想：1、贝叶斯推理： 在这个框架中，咱们根据新的把柄不停地更新咱们的信念。咱们不停地在咱们的模子或者表面中添加新的信息，并基于这些信息调节咱们的瞻望。最重要的是，咱们不会透澈扬弃旧的信念，但是咱们会根据新的把柄进行调节。2、波普尔的证伪目的： 在这个框架中，咱们建设假定，并试图找到把柄来反驳这个假定。若是咱们找到了这么的把柄，咱们就会透澈撤销这个假定。若是咱们莫得找到这么的把柄，咱们会不绝保抓这个假定，但是咱们仍然要抓续寻找可能反驳这个假定的把柄。这两种想想的一个共同点是，它们齐强调了试错进程和抓续学习的要紧性：在贝叶斯推理中，咱们通过不雅察和学习来改造咱们的瞻望；在波普尔的证伪目的中，咱们通过试图证伪咱们的假定来改造咱们的表面。关联词，这两种想想的一个重要区别是，贝叶斯推理允许咱们市欢新旧信息，而证伪目的则更倾向于扬弃被证伪的表面。换句话说，贝叶斯推理倾向于缓缓改造咱们的模子，而证伪目的倾向于寻找冲破性的改换。这两种措施在实践应用中往往会市欢使用。比如在机器学习中，咱们会使用贝叶斯措施来更新咱们对模子参数的信念，但同期，咱们也会尝试找到那些能够证伪咱们刻下最优模子的数据，这么不错匡助咱们发现更好的模子。底下用一个简化版的垃圾邮件过滤贝叶斯模子示范。事实上，识别邮件是垃圾邮件，即是证伪“该邮件是正常邮件”。为了简便起见，咱们假定有两个单词'获利'和'优惠'，咱们想知谈一封包含这两个词的邮件是否是垃圾邮件。咱们的教师数据如下：1、有100封邮件是垃圾邮件，其中'获利'这个词出目下90封邮件中，'优惠'这个词出目下60封邮件中。2、有100封邮件是正常邮件，其中'获利'这个词出目下10封邮件中，'优惠'这个词出目下30封邮件中。咱们起初规画单词'获利'和'优惠'在垃圾邮件和正常邮件中的概率：1、P(获利|垃圾邮件) = 90/100 = 0.92、P(优惠|垃圾邮件) = 60/100 = 0.63、P(获利|正常邮件) = 10/100 = 0.14、P(优惠|正常邮件) = 30/100 = 0.3另外，咱们假定垃圾邮件和正常邮件的先验概率是沟通的，齐是0.5，因此：P(垃圾邮件) = P(正常邮件) = 0.5目下，咱们使用贝叶斯公式来规画一封包含'获利'和'优惠'两个词的邮件是垃圾邮件的概率：P(垃圾邮件|获利, 优惠) = P(获利, 优惠|垃圾邮件) * P(垃圾邮件) / P(获利, 优惠)咱们简便地假定'获利'和'优惠'是寂寥的，因此：P(获利, 优惠|垃圾邮件) = P(获利|垃圾邮件) * P(优惠|垃圾邮件) = 0.9 * 0.6 = 0.54P(获利, 优惠|正常邮件) = P(获利|正常邮件) * P(优惠|正常邮件) = 0.1 * 0.3 = 0.03P(获利, 优惠) = P(获利, 优惠|垃圾邮件) * P(垃圾邮件) + P(获利, 优惠|正常邮件) * P(正常邮件) = 0.54 * 0.5 + 0.03 * 0.5 = 0.285代入贝叶斯公式，咱们得到：P(垃圾邮件|获利, 优惠) = P(获利, 优惠|垃圾邮件) * P(垃圾邮件) / P(获利, 优惠) = 0.54 * 0.5 / 0.285 = 0.95这个终结标明，一封包含'获利'和'优惠'两个词的邮件有95%的概率是垃圾邮件。“获利”和“优惠”证伪了“该邮件是一封正常邮件”。但是，根据上头的规画，照旧有5%的概率不是垃圾邮件。若是相配要紧的邮件因此被归为垃圾邮件，后果是否很严重？这恰是贝叶斯垃圾邮件过滤器面对的一个常见问题：误报。惩办这个问题的一种措施是调节过滤器的阈值。在上头的例子中，咱们不错设定一个规章，例如唯有当一封邮件被判定为垃圾邮件的概率杰出99%时，咱们才将其归为垃圾邮件。这么不错显赫裁减误报的概率，但代价是可能会有更多的垃圾邮件漏过过滤器。另一种措施是使用更复杂的模子，例如包含更多特征的模子，或者使用深度学习等措施。这些模子可能会提供更好的性能，但同期也会更复杂，需要更多的规画资源。在如上贝叶斯公式的规画中，使用了一些证伪的计策。更大的一个挑战，我将在第九节探讨。一个贝叶斯目的者相配要防卫的一个“坑”是：当你有一个先验概率的时候，你不绝获取信息，极可能会主动遴荐那些对你的不雅念（先验概率）故意的，自动屏蔽不利的。如斯一来，贝叶斯公式就完全失效了。‍‍通过贝叶斯公式，咱们不错看到证伪或抵赖把柄的要紧性。批判性想维和证伪想维是科学研究的中枢，亦然保抓想维绽放、庄重堕入偏见和过度笃定的要紧器用。对于妙手而言，确认和证伪雷同要紧。唯有如斯，能力酿成“可纠错的反馈闭环”。如上盘考给咱们的启发是：1、裁减我方被证伪的风险，不要追求圆善；2、少点儿东谈主设，少点儿标签，不然更易被证伪，装逼被雷劈；3、筹划论绝大多数齐是假的，因为有太多假定，太容易被证伪。计策七成为学习机器在稳当中快速进化贝叶斯公式的道理和玄学与稳当性和进化感性有深度的关联。咱们不错从以下几个方面来进行赓续：1、学习和稳当性：贝叶斯公式是基于新的数据更新咱们的不雅念和信念，这种动态调节和学习的进程与生物的稳当性有很强的相似性。生物在环境中通过进化来稳当环境，而贝叶斯公式则提供了一种在不停变化的数据环境中更新赓续和决议的姿首。2、不笃定性和进化感性：贝叶斯措施是一种处理不笃定性的措施，它接纳并积极地使用不笃定性，而不是尝试排斥它。这种对不笃定性的顽强与进化感性的宗旨相吻合。进化感性是一种顽强到咱们的决议可能并不老是感性的，但是在进化的进程中，它们为咱们的祖宗提供了糊口的上风。在这个道理上，即使面对不笃定性，贝叶斯措施也能够提供最优或至少是充足好的决议。3、动态更新和稳当环境：生物在天然界中要糊口，需要根据环境变化作念出稳当性变化，而贝叶斯公式则提供了一种想维样式，让咱们能够根据新的信息动态更新咱们的不雅点和决议，以最好的姿首稳当咱们所在的环境。4、淘汰诞妄的假定：贝叶斯公式中，一种假定（或模子）的概率会根据不雅察到的数据进行更新。若是一个假定抓续得到的数据复古较少，它的概率就会变小，这就像天然遴荐进程中稳当度较低的物种被淘汰一样。这种想想与进化论中的'适者糊口'原则相一致。说七说八，贝叶斯公式的道理和玄学与稳当性和进化感性之间存在精细的接洽，它们齐强调了对新信息的给与、动态更新和在不笃定性中作念出最优决议的要紧性。一个妙手，是贝叶斯目的的学习机器。这里的道理，与“计策三”有肖似之处。概述而言，手脚学习机器的妙手有如下特征：1、你要有我方的机器。我往往品评“学问集邮者”，他们只是网罗学问。妙手有我方的学问花圃，有我方的实践系统，有某个细分范畴之内的基于数据、栽植和专科的滚雪球东谈主生，而非掰苞米东谈主生。2、你的机器必须可证伪、可纠错。3、你的机器每天齐比之前贤达少许点。计策八探索未知 & 专揽已知在攻和守之间进行衡量在贝叶斯决议进程中，需要在探索未知和专揽已知之间进行衡量。多臂赌博机问题是一个典型的决议表面问题。这个名字来自于赌场里的老虎机，也叫作念'一臂赌博机'，因为它有一个'手臂'，你拉下这个手臂就不错脱手游戏。在这个问题中，你眼前有n台赌博机，每台赌博机的赢钱概率齐不同，但你不知谈每台机器的具体赢钱概率。你的贪图是：通过一定次数的尝试，找出赢钱概率最高的那台机器，然后将剩下的押注全部放在这台机器上，以此最大化收益。这个问题中的挑战在于找到一个妥贴的计策，这个计策要在探索（尝试新的机器以了解它们的赢钱概率）和专揽（专揽已知的信息，押注赢钱概率高的机器）之间找到均衡。贝叶斯想维在这个问题中非凡有用。因为每次你尝试一个机器，你就获取了一些新的信息，这个信息不错用来更新你对这台机器赢钱概率的信念。通过不停地更新你的信念，并使用这个信念来指挥你的决议，你就能找到一个较好的探索和专揽的均衡，从而最大化你的收益。举个简便的例子：假定你眼前有两台赌博机，你先试了第一台几次，发现赢钱的几率不高，然后你就转向第二台机器。第二台机器的前几次试玩，你齐赢了，于是你就脱手对这台机器有了信心，决定将更多的押注放在这台机器上。但同期，你还会保留一些押注尝试第一台机器，以防万一它的赢钱概率有所改换。这即是在多臂赌博机问题中专揽贝叶斯想维的一个简便例子。多臂赌博机问题其实是生活中“探索与拓荒（exploitation）”衡量的一个模子。这在咱们的决议制定，遴荐计策以及资源分派上齐有要紧的启示。1、抓续学习： 贝叶斯想维饱读动咱们积蓄栽植，并根据新信息更新咱们的泄露。这意味着咱们应该不停尝试新的措施，手段和契机，以便获取更多的信息，提高咱们作念出正确决议的概率。2、决议均衡： 在生活、职责或者投资等多个范畴，咱们不时需要在已知的有限资源和未知的可能性之间作念出衡量。例如，你是否应该留在目下的职责，照旧去尝试一份看起来有更多契机的新职责？是否应该投资还是厚实盈利的公司，照旧冒险投资一个有广阔增长后劲的创业公司？这齐是需要衡量探索与拓荒的问题。3、风险料理： 多臂赌博机模子还指示咱们不成完全忽视任何一个可能的遴荐，即使它们目下看起来不如其他的遴荐。这种想维姿首有助于咱们料理风险，因为咱们经久保留了一些资源来对可能性进行探索。4、纯真稳当： 贝叶斯想维也指点咱们，当环境变化时，咱们需要更新咱们的预期和决议。这是一种纯真的想维姿首，有助于咱们在不停变化的世界中保抓稳当性。是以说，多臂赌博机问题并不单是对于赌博，更是一种生活玄学和决议制定计策。概述而言，咱们需要一个攻守兼备的纯真东谈主生。咱们应有一些目田探索，一些当场踱步，一些平静时光。计策九赓续贝叶斯的局限小心应酬黑天鹅事件当“贝叶斯”碰见“黑天鹅”，会发生什么？贝叶斯推理是根据新的把柄更新信念，而不是推翻旧有的信念。但是，若是旧有的信念是全世界的天鹅齐是白的，这时候不雅察到一只天鹅是玄色的，那么咱们难谈不应该透澈推翻总共的天鹅齐是白的这一信念吗？你也许不错说，贝叶斯目的告诉咱们：你看到一只黑天鹅后，贝叶斯推理将你原先的信念'总共的天鹅齐是白的'调节为'天鹅不错是白的也不错是黑的'或'大多数天鹅是白色的，但也有一些天鹅是玄色的'。因此，从这个角度来看，你是在用新的把柄来调节，而不是完全撤销你的旧信念。关联词，特定的信念（如'总共的天鹅齐是白的'）不错在遇到反例时被透澈推翻。若是咱们的决议，咱们的下注，树立在肖似于'总共的天鹅齐是白的'这类信念之上，那么新信息可能就不单是“更新原有信念”，而是透澈败坏原有信念了。这即是为什么在科学实践中，证伪目的的不雅点（即，咱们应该尝试证伪咱们的表面）口舌常要紧的。是以芒格说，假如你不成比反对者更精湛地证伪你的某个不雅点，你就不配领有阿谁不雅点。由此，咱们不错看到，贝叶斯表面诚然刚劲且实用，但也有其局限性和裂缝：1、依赖于先验学问：贝叶斯表面的一个主要裂缝是它依赖于先验学问。在许厚情况下，这些先验信息可能不准确或者难以获取。例如，一位投资者可能基于诞妄的信息，或者对市集的诞妄赓续，酿成了一个诞妄的先验信念，这可能导致他们的投资决议出错。2、过于联想化的假定：贝叶斯措施往往假定各个特征是寂寥的，这在现实中往往不竖立。例如，当咱们在评估一家公司的股票时，咱们可能会酌量这家公司的许多特征，如财务健康景况、市集定位、料理团队等。这些特征之间可能存在着复杂的相互影响关系，而不成简便地视为寂寥的。3、规画复杂性高：对于复杂的问题，贝叶斯更新可能触及到大宗的规画。若是参数好多或者模子很复杂，那么规画后验概率可能会相配复杂和规画密集。例如，在机器学习中，教师一个贝叶斯麇集可能需要大宗的规画资源和时期。4、终结可能过于保守：因为贝叶斯更新和会了先验信念和新的不雅察，是以若是先验信念过于激烈，那么新的不雅察可能不及以显赫改换终结，这可能导致决议过于保守。例如，一个坚韧的联想目的者，即使面对了新的把柄，也可能坚抓他的信念，这可能导致他错过新的契机或者抓续在诞妄的谈路上。如本文开篇所言，我探讨的是“可纠错的反馈闭环”和“贝叶斯公式”之间的关系。一个“可纠错的反馈闭环”再刚劲，也可能掉入局部最优陷坑，或是遇到“黑天鹅事件”。结局可能即是：一齐优秀，99%的时候获胜，但却只然则往往的优秀。又或者，一直很好，但遇到了极小概率的黑天鹅事件，一击即到，无法翻身。如实，贝叶斯公式和任何概率模子一样，有其局限性，非凡是在瞻望荒僻的“黑天鹅”事件时。以下是一些不错尝试的措施，以缓解或幸免这些局限性：1、合理遴荐和更新先验概率：先验概率是贝叶斯推理的重要构成部分，一定要尽可能准确和有信息量。若是先验概率遴荐不当，可能会导致终结偏离实践。此外，咱们必须时刻准备根据新的数据来更新咱们的先验概率。2、遴选蒙特卡洛模拟法：蒙特卡洛模拟能够匡助咱们更好地赓续概率散步的全貌，包括那些荒僻的事件。通过模拟大宗可能的情况，咱们不错获取更全面的视角，以期许在遇到“黑天鹅”时，能作念出更有准备的响应。3、压力测试和情景分析：尽管贝叶斯推理能够给出一个可能的终结，但咱们还需要进行压力测试和情景分析，以笃定咱们的系统或决议是否能够回击顶点事件的影响。4、防卫模子的假定和局限性：任何模子齐是基于某些假定的，贝叶斯模子也不例外。咱们必须了了这些假定，并了解在什么情况下，这些假定可能不再适用。当咱们防卫到模子可能不再适用时，咱们就需要寻找其他的措施。5、督察柔顺和绽放的心态：面对不笃定性，尤其是在面对可能会改换咱们的学问或不雅念的新信息时，保抓柔顺和绽放的派头是至关要紧的。咱们需要赓续咱们的学问和赓续齐是有限的，长久有学习和改造的空间。这些措施齐需要咱们赓续和接纳，岂论咱们使用什么模子或措施，齐不成完全排斥不笃定性。咱们的贪图应该是：料理和缩小不笃定性，而不是试图排斥它。这个世界上不存在一个全能的公式，给你以所谓100%的笃定性。临了可纠错的反馈闭环串起东谈主生的项链可纠错的反馈闭环，对个东谈主而言口舌常要紧的重要想想。我以为，其底层是一种贝叶斯更新的玄学。反馈闭环基本上是一种一语气的进程，包括以下设施：扩充一个动作、不雅察终结、赓续反馈、更新计策、再扩充新的动作。在这个进程中，'赓续反馈'和'更新计策'的设施，即是在进行贝叶斯更新。由于时期的激动，在咱们的东谈主生当中，每个反馈闭环并不是原地打转，而是犹如链条般串起来。所谓有算法的东谈主生，即是以“可纠错的反馈闭环”为珍珠，串起不停更新、有复利效应的一世。咱们要小心别断链子，也要幸免一条链走到黑。请允许我借用一段生动的话语来收尾：

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博彩平台游戏周边产品怎样成为一位贝叶斯目的的妙手？如上图所言：憨包，行动起来，不管你有多发怵。

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