麻省理工博士：为什么我说人人都要懂一点贝叶斯思维？【贝叶斯思维小课堂01】

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Kai博士

Күн бұрын

Пікірлер: 147

@JohnYau-xb8zh 9 ай бұрын

我几十年来第一次发comment，先生您说话速度和我的接受理解速度杠好同步，逻辑清晰，恳请维持。感谢付出分享。

@Edisonpan 8 ай бұрын

這個世界是受9個基本原理驅動演化出現的 1、哥德爾不完備原理 2、波耳互補性原理 3、愛因斯坦光速有限且不變原理 4、海森堡不確定性原理 5、泡立量子態不相容原理 6、熱力學第二熵增性原理 7、力最小作用量原理 8、量子力學（機制）全像性原理 9、貝葉斯轉換決定性原理

@yingtianhan197 8 ай бұрын

您好感谢您的分享，可我认为这个世界并不是由这些基本原理驱动演化出现的，而是这九个原理是在解释这个世界的运行机制。不好意思只是尝试严谨了下您的statement，还是特别感谢您的分享。如果我说的有错希望大家可以指正 :)

@geochimica2174 8 ай бұрын

谢谢Kai博士的降解。建议字母里有关术语的地方加上英文。因为身在国外接触到的都是prior, posterior之类的，如果能和中文对应起来就更好理解了。

@benzeng1763 8 ай бұрын

提一个建议：背景音乐别用电音，可以用舒缓些的音乐。

@tianyiluo4643 8 ай бұрын

去年学了applied stat，但是看了老师的视频发现还是很多没有学明白的地方，准备认真看完所有视频～！

@ctcraymond 8 ай бұрын

感谢分享！我觉得这个贝叶斯思维很适合创业者啊，因为找新项目的时候就是不停的试错，快速的迭代产品: build-measure-learn-build-measure-learn..

@TromboneonHill 9 ай бұрын

請大家一定要注意，進行貝氏思維的基礎條件是""可以改變範圍""的，而這也是每個求學階段小朋友用相同方法算出來的答案卻不一樣的主因。

@TrendingWatcher 9 ай бұрын

正确的思维方式其实是异曲同工。老祖宗说：“时移世易，变法宜矣”，是这个思维；反对本本主义、反对经验主义，也是这个思路。

@mollyzhang3939 8 ай бұрын

太棒了，最近正好想了解贝叶斯思维，就刷到了您的视频！

@wmpah 7 ай бұрын

下班都会路上听你的视频，要继续更新呀😅

@wilmerwan4584 8 ай бұрын

另一个在科研和生活领域有非常广泛应用的是“大样本对照双盲实验”，期待博主也做一期

@MrNoul Жыл бұрын

感謝分享聽起來和觀察假設實驗歸納的科學方法有異曲同工之妙

@singo1232001 10 ай бұрын

我幫補充全文所指的信息與情報一定要主動提取量化信息這裡的量泛指任何有關的數量次數分數數字有誤差不影響但嚴禁無結構無數量化包括前後極端 0% 100% 好壞對錯二元論都會破壞量化系統造成推理卡關需搭配打分法+概率論為基礎能用的量化包含次數頻率 1~5分數數值次數比例機率期望置信度加權數金錢時間統計分配(有多少存多少最大佔比的是1~5分) 把相同認知的所有數字歸檔成一筆記憶資料形成量化資料庫形式的認知記憶量化列表龐大踏實後貝葉斯思維的正確性就會瘋狂爬升 (如同偵探破案)

@huiyongxiao4210 8 ай бұрын

我的理解是，贝叶斯更像是对现实世界一个理论抽象。虽然现在发展到各行各业都在运用它，但说到底，贝叶斯的本质就是反馈系统。而其实我们每个人与生俱来就是贝叶斯的忠实实践者。从第一声啼哭找奶喝就是如此。再到第一次被火烫，再到得到赞美更有干劲可以把事情做得更好，林林总总太多，不是吗？

@zehanliu6715 Жыл бұрын

非常期待这个系列！！

@许衍-p7b 9 ай бұрын

与时俱进便是贝叶斯的精髓

@许衍-p7b 8 ай бұрын

Thank you. Anyway，have a nice day.

@bearbig6795 Жыл бұрын

期待这个系列的视频

@ww8215 8 ай бұрын

一句话, 经验逻辑是不完备的. 推理逻辑才是完备逻辑.

@aragonyu909 3 күн бұрын

推理归根到底还是基于经验。任何知识根根到底都是基于经验。

@okyujay 8 ай бұрын

以消費者行為觀點，給你增進點貝葉斯的改善建議：1.理工男的刻板印象很難獲取受眾的眼球，找個美女來講，反差就能輕鬆增粉。2.ai這麼發達，偶爾換個情境圖片，緩和視覺疲勞。3.以實境生活功能（如，“改變小小思維模式，進化百倍的人生”）更換你的理工標題。

@yvonnew5363 8 ай бұрын

千萬別“找個美女”。你是博主，你的知識是我們來這裡的原因。

@thomastse6977 8 ай бұрын

很正常得从大多数人的思维来想，普遍多数人会喜欢帅哥、轻松的音乐

@thomastse6977 8 ай бұрын

作者可以学习一下怎么弄个好看的头发， Kpop 那种或者上个hair wax 都会比平头更能吸粉

@thomastse6977 8 ай бұрын

你可以说这些很肤浅，但这也是市场的本质@@yvonnew5363

@yo7989 8 ай бұрын

谁说博主是理工男了，他在我眼里就是美女

@pingfan 7 ай бұрын

内容很棒

@QinghaoZhang-y7u Жыл бұрын

非常期待

@treyez8793 8 ай бұрын

先验与后验即是认知与实践。 “通过实践而发现真理，又通过实践而证实真理和发展真理。从感性认识而能动地发展到理性认识，又从理性认识而能动地指导革命实践，改造主观世界和客观世界。实践、认识、再实践、再认识，这种形式，循环往复以至无穷，而实践和认识之每一循环的内容，都比较地进到了高一级的程度。这就是辩证唯物论的全部认识论，这就是辩证唯物论的知行统一观。”

@MrDavid6679 8 ай бұрын

好棒的視頻

@盧文賢-l3d 8 ай бұрын

這是學者特質的思考模式，可是選擇成為學者的人並不多⋯⋯ 在很多地方，快速獲取成功(尤其是短期成功那種)的捷徑是選擇成為騙子或政X，尤有甚者，是將兩種職業合而為一，甚至成為唯一～ 😂😂😂

@JingMiles 8 ай бұрын

感谢学习了

@tonyt9656 6 ай бұрын

kai博士，第一节课您说这个系列有8-10期视频，目前才3期，求更新呀～

@肖会 8 ай бұрын

非常同意，立即关注啦

@Topmechgaragrdoors Жыл бұрын

❤❤❤。支持科普

@zhouq7544 9 ай бұрын

你没有给出贝叶斯思维。那个思维定势是，（1）锁定先验概率事件的目标（同时排除其他事件目标），否则没必要思维。即提出问题（哪个事件是否会发生），是在事件的先验概率已知的条件下或在已知证据情况下导致该事件发生的概率为已知的条件下。（2）寻找新证据（同一事件发生对于导致该证据出现的大概率和该证据本身出现的小概率）(3)计算后验概率以结束思维或得到结论。（4）决定是否需要把后验概率当作先验概率，开启新一轮思维

@BaccaratKingmaker 8 ай бұрын

James Grosjean的百家乐方法被认为是卓越的，在该领域引发了爱好者和专家之间的争论。

@yifeizhao Жыл бұрын

加油！把他做出来！

@user-shaoxiang 8 ай бұрын

作为从小到大的学渣我认为重要的不是贝叶斯思维或者其他任何思维，而是你在各种关键时候能否抽离出具体的事物考虑你正在使用的思维，也就是所谓的保持理性和清醒

@乾淨演算法 8 ай бұрын

別說自己學渣吧！你想學你想學的東西最重要，別這樣輕易汙辱自己，有時候有沒有弄懂只差小小的開關，你願意這樣心智開明就很棒了。

@WongHakKeung 5 ай бұрын

请问这是贝耶斯博弈吗？

@sendolarts Жыл бұрын

优秀

@ajak9498 8 ай бұрын

思维认知的迭代升级是人生必修课，大部分人一种思维活一辈子也正常 😂

@yili2159 8 ай бұрын

這是高中畢業生思維到博士的飛躍

@kevinjohnson9549 Жыл бұрын

催更啦

@trumptrustdj7183 8 ай бұрын

看了视频的感受：小伙子很帅，period

@steventang9158 Жыл бұрын

期待新视频

@lxz01 Жыл бұрын

我也很期待呀

@王大爷-x4j 8 ай бұрын

老外的思维好复杂。不就是总结经验不断改良吗

@Bill-em9zn 8 ай бұрын

The crucial aspect lies in the iterative process. How many individuals can afford to undergo this process?

@gkin1397 Жыл бұрын

可是有个小学生不想用这个思维方式

@Kai-fj5ns Жыл бұрын

如果一个人获得的信息，经历过的事使得它拥有了很强的“信仰”，或者说100%的先验概率，那就没有任何的新信息能够改变后验概率。但只要不是100%的极端情况，后验概率一定会逐渐收敛到实际发生的事件上。

@cityrecluse Жыл бұрын

@@Kai-fj5ns等他收敛回来，国家已经完了

@znsoftm 9 ай бұрын

居然秒懂你

@jedywei 8 ай бұрын

都直接問李老師

@Brian-wo8yy 8 ай бұрын

因为他的祖师爷马克思没学这个思维😂

@jinxue5703 8 ай бұрын

就是时刻学习，更新知识再预测吗？

@金阙 Жыл бұрын

Yes!open mind

@yili2159 8 ай бұрын

高中及之前的老師教的都是概念-結果的直線思維方式，答案都是肯定的。概率思維讓我們知道1+1不一定等於2

@yili2159 8 ай бұрын

學習概率論，走出高中生思維

@jeffney7449 Жыл бұрын

宝贝你讲得好好

@unaz7239 Жыл бұрын

喜欢

@nicklinyang5798 8 ай бұрын

有点像炒股。从以前的多次经验以为今天要涨！哈哈，结果没涨

@thomasshi9138 8 ай бұрын

贝叶斯公式我知道，改进的估量。

@soundrelaxing3948 9 ай бұрын

节目做的挺好的，就是更新有点慢

@csonic 9 ай бұрын

太陽這個並不是好的例子。先驗概率講的是你對你的判斷有多肯定，不是這個判斷客觀發生機率。當你以為自己在地球時，太陽每天升起的機率跟你的判斷的機率都剛好是 100%

@赵昕-m6v 8 ай бұрын

一句话，道可道非恒道。

@woohes 8 ай бұрын

基本上所有的正常人都是这样在思考，但是不见得能用文字或语言总结来。

@kh-dk8yo 9 ай бұрын

問題在該如何篩檢衆多真真假假的後驗? 多謝!

@kyroguo 8 ай бұрын

我也有这个疑问，并不是观察到的现象都是真的，视频里面讲到的新数据，都是在假设全部是真实的情况下，股票市场那个说法也有问题，因为股票的表现是可以操控的，是庄家故意让你看到的"现实"

@simangcheung9420 8 ай бұрын

可是说是有概率指标的怀疑论

@笑看风云-b2o 8 ай бұрын

定眼一看

@pizizhangsg1319 8 ай бұрын

问问愛斯基摩人太阳明天升起吗，他会说可能吧，太阳今天可能没落下

@hallwoo3972 8 ай бұрын

如何确定太阳系只有一颗恒星？

@shizhixin1319 8 ай бұрын

先验，什么时候成了时间之下的玩意了

@starrysky1416 Жыл бұрын

真是好久没更新了😃

@Kent-f9e 8 ай бұрын

從錯誤中學習，不變的真理，只是很多人都被自己打敗了。

@vidya014 8 ай бұрын

母鸡先，还是鸡蛋先？这是谜。那么，波动先，还是粒子先？请教授解谜。

@Bright9-ne1zw 8 ай бұрын

世界最牛逼的定理之一，人工智能，量化交易等等先进学科技能的底座

@xiangcui6201 Ай бұрын

贝叶斯思维说白了就是同化，顺应

@ul2ny3ev4o Жыл бұрын

喜聞樂間

@wanghehe493 8 ай бұрын

一时之行不可证

@Laowu1898 8 ай бұрын

贝叶斯方法的核心其实是用概率(后验）来解释统计学问题

@lgyqchen5074 8 ай бұрын

我也是玩统计的，从个人的哲学思考角度极其反对贝叶斯理论。所谓的贝叶斯思维，就是面对一个未知问题时先假定一个该问题发生或不发生的所谓“先验概率”的数值，也就是先于人类经验的某种量化条件，然后以此为基准来进一步思考和解决其它伴随的问题，直至最初问题的解决。它不是一种理性和科学的思维，而是一种随心所欲的思维游戏。至于它被认为有某种科学理性，是因为在解决问题的过程中必须逐步引入后期经验观察的结果来纠正前期的那种随心所欲的假定条件。所以，解决问题的根本依然是经验！经验！！经验！！！而不是那个随心所欲的假定。

@fanhuaji 8 ай бұрын

经验就是人认识世界的能力吧

@lgyqchen5074 8 ай бұрын

@@fanhuaji 经验首先是人类认识外部世界的一种过程和结果，它在某种条件和境况下又可能成为另一个认知过程的条件或能力。

@tonycheung6715 4 ай бұрын

你的字幕為什麼那麼小

@玉紅徐 8 ай бұрын

跟佛法裡面的4分有異曲同工之妙?

@BEMRrx8JFrbyJNt59vKp Жыл бұрын

就是科学思维

@祥雲-j4i 9 ай бұрын

請問AI懂貝葉斯思維嗎?

@chenyinchen3294 9 ай бұрын

AI就是用這種方式輸出可能的結果

@orderofchaos8680 8 ай бұрын

这里有必要澄清一个迷思。贝叶斯公式并不能通过后验事件的出现来使得答案收敛到正确的概率。也就是说你先随便假定一个很离谱的先验概率，然后通过后验概率来不断“修正“你的先验概率，这种说法是极其有误导性的。准确地说，贝叶斯方法只能让你在已经较为准确地知道某个事件的概率的前提下，通过后验事件来让答案更加准确、精确。比如，你想知道明天下雨的概率是多大，得先知道你这个地方一年之中降雨的的先验概率。随后我告诉你，现在是夏天，这个信息帮你进一步缩小范围，能更加准确计算降雨概率。接着，你了解这个地方属于热带雨林气候……等等。这些信息都在不断缩小你探索的范围，给你更多的限定条件来判断一个事件是否会发声。但这并不是说你可以随便假定或者蒙一个先验概率，再用后面的事件去矫正先验概率。贝叶斯方法与那些优化算法，比如梯度下降法、模拟退火、遗传算法那种随便假定一个起始点然后让算法把你带向正确答案的原理是非常不一样的。最后简单一句话：贝叶斯方法只会把你粗浅但正确估计精确化，但不能把你错误的认知正确话。

@LingShengTseng 8 ай бұрын

通常都不會知道那個地方一年之中降雨的先驗概率, 那要如何接續運用贝叶斯理论呢?!