提起bayes定理計算近親婚配，大家都知道，有人問NOI比noip多考些什麼，另外，還有人想問近親結婚是怎麼算的？，你知道這是怎麼回事？其實貝葉斯定理厲害在哪里？有哪些驚為天人的應用？，下面就一起來看看NOI比noip多考些什麼，希望能夠幫助到大家！
bayes定理計算近親婚配
1、bayes定理計算近親婚配:NOI比noip多考些什麼
網絡流、費用流、二叉平衡樹、線段樹、KM匹配問題……
主要就這些吧。
2、bayes定理計算近親婚配:近親結婚是怎麼算的？
按照現行，近親結婚并沒有具體的處罰措施，但屬于近親關系的婚姻登記機關是不準予登記的，如果隱瞞事實騙取了登記，其婚姻也是存在婚姻的因素，有權撤銷該婚姻。近親結婚是明文規定的婚姻的情形。
3、bayes定理計算近親婚配:貝葉斯定理厲害在哪里？有哪些驚為天人的應用？
比如，天氣預報說，明天降雨的概率是30%。這是什麼意思呢？因為我們無法像計算頻率概率那樣，重復地把明天過上次，然后計算出大約有30次會下雨，所以只能利用有限的信息（過去天氣的測量數據），采用貝葉斯定理來預測出明天下雨的概率是多少。同樣的，在現實世界中，我們每個人都需要預測。要想深入分析未來、思考是否買股票、給自己帶來哪些機遇、提出新產品構想，或者只是計劃一周的飯菜。貝葉斯定理就是為了解決這些問題而誕生的，它可以根據過去的數據來預測出概率。貝葉斯定理的思考方式為我們提供了明顯有效的方法來幫助我們提供能力，以便更好地預測未來的商業、金融、以及日常生活。
可能性函數你可以理解為新信息過來后，對先驗概率的一個調整。比如上面的例子在女沒有對笑之前，你覺得女喜歡你的概率50%（先驗概率/主管判斷），女常對你笑（調整因子/新的信息），使得你覺得女喜歡你的概率上升而超過50%（后驗概率）；又比如我們剛開始看到“人工智能”這個信息，你有自己的理解（先驗概率/主觀判斷），但是當你學習了一些數據分析，或者看了些這方面的書后（新的信息），然后你根據掌握的信息優化了自己之前的理解（可能性函數/調整因子），重新理解了“人工智能”這個信息（后驗概率）
如果”可能性函數”P(B|A)/P(B)>1，意味著”先驗概率”被增強，A的發生的可能性變大；如果”可能性函數”=1，意味著B無助于判斷A的可能性；如果”可能性函數”<1，意味著"先驗概率"被削弱，A的可能性變小。
貝葉斯定理厲害在哪里？有哪些驚為天人的應用？
根據貝葉斯定理，我們知道提高先驗概率，可以有效的提高后驗概率。所以解決的辦法倒也很簡單，就是先鎖定可疑的樣本，比如人中檢查出現問題的那10個人，再獨立重復檢測一次，因為正常人連續兩次體檢都出現誤測的概率極低，這時篩選出真正患者的準確率就很高了，這也是為什麼許多疾病的檢測，往往還要送交獨立機構多次檢查的原因。這也是為什麼檢測次呈陽性的人，還需要做第二次檢測，第二次依然是陽性的還需要送交實驗室做第三次檢測。在《醫學的真相》這本書里舉了個例子，假設檢測，對于每一個呈陽性的檢測結果，只有50%的概率能證明這位患者確實感染了。但是如果醫生具備先驗知識，先篩選出一些高風險的病人，然后再讓這些病人進行檢查，檢查的準確率就能提升到95%。
貝葉斯郵件過濾器。郵件是一種令人頭痛的問題，困擾著所有的互聯網用戶。全球郵件的高峰出現在年，那時候所有郵件中90%都是，年6月份全球郵件的比例數字降低到50%以下。最初的郵件過濾是靠靜態關鍵詞加一些判斷條件來過濾，效果不好，漏網之魚多，冤枉的也不少。年，PaulGraham提出使用”貝葉斯推斷”過濾郵件。他說，這樣做的效果，好得不可思議。封郵件可以過濾掉封，且沒有一個誤判。因為典型的郵件詞匯在郵件中會以更高的頻率出現，所以在做貝葉斯公式計算時，肯定會被識別出來。之后用頻的15個詞匯做聯合概率計算，聯合概率的結果超過90%將說明它是郵件。用貝葉斯過濾器可以識別很多改寫過的郵件，而且錯判率非常低。甚至不要求對初始值有多麼，精度會在隨后計算中逐漸逼近真實情況。
生活中的貝葉斯思維，貝葉斯定理與人腦的工作機制很像，這也是為什麼它能成為機器學習的基礎。如果你仔細觀察小孩學習新東西的這個能力，會發現，很多東西根本就是看一遍就會。比如我3歲的外甥，看了我做俯臥撐的動作，也做了一次這個動作，雖然動作不標準，但是也是有模有樣。同樣的，我告訴他一個新單詞，他一開始并不知道這個詞是什麼意思，但是他可以根據當時的情景，先來個猜測（先驗概率/主觀判斷）。一有機會，他就會在不同的場合說出這個詞，然后觀察你的反應。如果我告訴他用對了，他就會進一步記住這個詞的意思，如果我告訴他用錯了，他就會進行相應調整。（可能性函數/調整因子）。經過這樣反復的猜測、試探、調整主觀判斷，就是貝葉斯定理思維的過程。同樣的，我們也在用貝葉斯思維來做出決策。比如，你和女在聊天的時候，如果對方說出“雖然”兩個字，你大概就會猜測，對方后繼的可能性會說出“但是”。我們的大腦看起來就好像是天生在用貝葉斯定理，即根據生活的經歷有了主觀判斷（先驗概率），然后根據搜集新的信息來修正（可能性函數/調整因子），做出高概率的預測（后驗概率）。
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