貝葉斯主義，馬斯克的成功密碼 （我們一起聊科學：20231216第29期）

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[@ChampionsUnion]

在十几分钟里把一个复杂的当下前沿的问题阐述的精炼易懂的节目👍。由此可见托尼不仅做了大量的功课，也经过缜密的思考。不能不点赞。

[@laurabeihong9244]

非常喜愛這檔節目，Tony謝謝分享。

[@ttkin7015]

感谢Tony老师的分享，辛苦啦。点赞学习。

非常好的一期节目！谢谢Tony老师🧑‍🏫

[@tianlan7735]

谢谢🙏，为你点赞👍！

[@bignetdogguo1877]

个人感觉是全网， 包括英文up 主， 对贝叶斯最直白的解释， 谢谢

[@Ben-nd9dy]

I studied Bayes in stats course, I couldnt figure it out properly for years. But now, I finally got it, thanks Tony.

[@yangchu1970]

这期真的精彩

[@Keith7Liu]

Prior prob. --> New data collection --> Conditional Prob. --> Posterior prob.

[@yuhan9253]

讲得非常好！

[@xpzh61]

实践是检验真理的唯一标准是贝叶斯吗？

[@杨辽原]

谢谢托尼！！！

[@绿纪]

普及新概念👍

[@kevinguo7097]

做系统工程 自动控制 都需要有及使用负反馈机制😂

[@MrLinklot]

习总说：小马啊，甭管你是贝啥斯，最后都要被我撕。

[@t.m.7994]

得病了并且被检测出来的概率是99%，那么对应的另1%的概率是：得病但检测不出来的概率，而不是未得病但被检测出来的概率。所以视频里数学计算的部分不太准确。理论部分还是讲得比较清楚的。

[@hchc7670]

准确率改为灵敏度在解释公式时要更准确

[@ham.ster1997]

優材生啊👍

[@wang-jw]

今天来到了奥克兰，跟大康老师tony老师又亲近了一步

[@孟德斯鸠-g7p]

谢谢托尼

[@avlinshi9439]

Great video!!! Never say, I am 100% sure something is true. Never say, it is absolutely impossible. Just be a good listener! Open mind!

[@Sashimi23]

这个视频参考了kai博士的视频

[@retiredman5722]

layman's words explained a complex theory

[@danielqian8382]

真有意思，假如一个病人检测出阳性，而医生对他说：〝你如果得了病，那么检测阳性的概率是100%“。人群中得这个病的概率仍然是0.1%，按照这个公式计算，结果他得病的概率仍然是9%。你告诉我这是什么逻辑啊Tony！😟

[@FrankSuHuang]

👍👍🌹🌹

[@kodaeninc.6726]

检测准确率 99%. 意味着 患病的 99%检测出来. 同样 健康的99%检测出来！！！ 这个条件本身就很怪😅😅😅 我们实际生活很多地方不成立！如果要这个条件成立，算这个准确率还更有意思😊

[@ChowFat-l2n]

😂😂❤❤

[@xiaomuhan629]

不不不，学校从来不教授批判性思维 。

[@liyongsun4451]

孩子，千万别回中国，我女儿在新西兰内政部做高官，我已经提醒她了，别去中国旅行，中国政府知道你是谁…… 听不听在你们

[@huangtrent2093]

你女儿嫁出去了吗？

[@liyongsun4451]

@@huangtrent2093 关你屁事？！

[@huangtrent2093]

@@liyongsun4451 不管屁事关屌事

[@another_august]

谢谢托尼