提起bayes定理计算近亲婚配，大家都知道，有人问NOI比noip多考些什么，另外，还有人想问近亲结婚是怎么算的？，你知道这是怎么回事？其实贝叶斯定理厉害在哪里？有哪些惊为天人的应用？，下面就一起来看看NOI比noip多考些什么，希望能够帮助到大家！

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1、bayes定理计算近亲婚配:NOI比noip多考些什么

网络流、费用流、二叉平衡树、线段树、KM匹配问题……

主要就这些吧。

2、bayes定理计算近亲婚配:近亲结婚是怎么算的？

按照现行，近亲结婚并没有具体的处罚措施，但属于近亲关系的婚姻登记机关是不准予登记的，如果隐瞒事实骗取了登记，其婚姻也是存在婚姻的因素，有权撤销该婚姻。近亲结婚是明文规定的婚姻的情形。

3、bayes定理计算近亲婚配:贝叶斯定理厉害在哪里？有哪些惊为天人的应用？

比如，天气预报说，明天降雨的概率是30%。这是什么意思呢？因为我们无法像计算频率概率那样，重复地把明天过上次，然后计算出大约有30次会下雨，所以只能利用有限的信息（过去天气的测量数据），采用贝叶斯定理来预测出明天下雨的概率是多少。同样的，在现实世界中，我们每个人都需要预测。要想深入分析未来、思考是否买股票、给自己带来哪些机遇、提出新产品构想，或者只是计划一周的饭菜。贝叶斯定理就是为了解决这些问题而诞生的，它可以根据过去的数据来预测出概率。贝叶斯定理的思考方式为我们提供了明显有效的方法来帮助我们提供能力，以便更好地预测未来的商业、金融、以及日常生活。

可能性函数你可以理解为新信息过来后，对先验概率的一个调整。比如上面的例子在女没有对笑之前，你觉得女喜欢你的概率50%（先验概率/主管判断），女常对你笑（调整因子/新的信息），使得你觉得女喜欢你的概率上升而超过50%（后验概率）；又比如我们刚开始看到“人工智能”这个信息，你有自己的理解（先验概率/主观判断），但是当你学习了一些数据分析，或者看了些这方面的书后（新的信息），然后你根据掌握的信息优化了自己之前的理解（可能性函数/调整因子），重新理解了“人工智能”这个信息（后验概率）

如果”可能性函数”P(B|A)/P(B)>1，意味着”先验概率”被增强，A的发生的可能性变大；如果”可能性函数”=1，意味着B无助于判断A的可能性；如果”可能性函数”<1，意味着"先验概率"被削弱，A的可能性变小。

贝叶斯定理厉害在哪里？有哪些惊为天人的应用？

根据贝叶斯定理，我们知道提高先验概率，可以有效的提高后验概率。所以解决的办法倒也很简单，就是先锁定可疑的样本，比如人中检查出现问题的那10个人，再独立重复检测一次，因为正常人连续两次体检都出现误测的概率极低，这时筛选出真正患者的准确率就很高了，这也是为什么许多疾病的检测，往往还要送交独立机构多次检查的原因。这也是为什么检测次呈阳性的人，还需要做第二次检测，第二次依然是阳性的还需要送交实验室做第三次检测。在《医学的真相》这本书里举了个例子，假设检测，对于每一个呈阳性的检测结果，只有50%的概率能证明这位患者确实感染了。但是如果医生具备先验知识，先筛选出一些高风险的病人，然后再让这些病人进行检查，检查的准确率就能提升到95%。

贝叶斯邮件过滤器。邮件是一种令人头痛的问题，困扰着所有的互联网用户。全球邮件的高峰出现在年，那时候所有邮件中90%都是，年6月份全球邮件的比例数字降低到50%以下。最初的邮件过滤是靠静态关键词加一些判断条件来过滤，效果不好，漏网之鱼多，冤枉的也不少。年，PaulGraham提出使用”贝叶斯推断”过滤邮件。他说，这样做的效果，好得不可思议。封邮件可以过滤掉封，且没有一个误判。因为典型的邮件词汇在邮件中会以更高的频率出现，所以在做贝叶斯公式计算时，肯定会被识别出来。之后用频的15个词汇做联合概率计算，联合概率的结果超过90%将说明它是邮件。用贝叶斯过滤器可以识别很多改写过的邮件，而且错判率非常低。甚至不要求对初始值有多么，精度会在随后计算中逐渐逼近真实情况。

生活中的贝叶斯思维，贝叶斯定理与人脑的工作机制很像，这也是为什么它能成为机器学习的基础。如果你仔细观察小孩学习新东西的这个能力，会发现，很多东西根本就是看一遍就会。比如我3岁的外甥，看了我做俯卧撑的动作，也做了一次这个动作，虽然动作不标准，但是也是有模有样。同样的，我告诉他一个新单词，他一开始并不知道这个词是什么意思，但是他可以根据当时的情景，先来个猜测（先验概率/主观判断）。一有机会，他就会在不同的场合说出这个词，然后观察你的反应。如果我告诉他用对了，他就会进一步记住这个词的意思，如果我告诉他用错了，他就会进行相应调整。（可能性函数/调整因子）。经过这样反复的猜测、试探、调整主观判断，就是贝叶斯定理思维的过程。同样的，我们也在用贝叶斯思维来做出决策。比如，你和女在聊天的时候，如果对方说出“虽然”两个字，你大概就会猜测，对方后继的可能性会说出“但是”。我们的大脑看起来就好像是天生在用贝叶斯定理，即根据生活的经历有了主观判断（先验概率），然后根据搜集新的信息来修正（可能性函数/调整因子），做出高概率的预测（后验概率）。

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