时间: 2021-08-03 09:33:16 人气: 26 评论: 0
每个演唱**抓到逃犯的比例是比较接近的,张学友的演唱**有何不同呢?为何张学友成为了“逃犯克星”呢?一起来了解一下贝叶斯公式,让它来告诉你真相。
为什么张学友的每场演唱**都有逃犯落网?
先看看“学友·经典世界巡回演唱**”的“显赫战功”:
几乎每场演唱**都**有逃犯落网,“歌神”张学友怎样看待自己“逃犯克星”的称号呢?
连续九场,场场有逃犯被抓,真实的原因到底是什么呢?
先让我们跳开,来看一个影院中的贝叶斯推理。
(下面案例的英文出处:Brandon Rohrer)
你前往影院排队观影,前面有个小伙伴,长发披肩,衣着中性,如:上图,请问Ta是女士的概率有多大?
情况A:
我在《生命、宇宙以及任何事情的终极答案》中介绍过类似的计算方法。
如上图,是一种视觉化的贝叶斯计算法,在《统计学关我什么事》一书中有详细解释。
请注意上面绿色和**色两个长方形:
了解了面积法,开始计算,步骤如下:
情况B:
现在让我们增加一个新的信息,你现在排队是在准备进入男士休息室。依靠这个额外的信息,仅采用常识和背景知识即可完成判断Ta更可能是男性,无需思考。但是,贝叶斯推理则能以数学实现形式,做出更加精确的预测。
其意义在于,在某些你无法很简单靠常识和直觉来做出量化判断的时候,你就需要精确的算法了。
所以让我们继续用贝叶斯来计算如下:
如上图,还是采用面积计算法我们开始推理:
这里涉及了两个个关于概率的概念:
由于知道了是在男士休息室前的排队,根据此信息,将人群男女比例调整为98:2。
该过程称为“贝叶斯推理”,贝叶斯推理可以总结为:通过观察行动(信息),将先验概率通过贝叶斯更新,转换为后验概率。
贝叶斯算法之所以在人工智能时代大放异彩,是因为其具有学习功能。贝叶斯推理中,修改过的“各个类别的后验概率”,已经使用了所有的信息。也就是说我们可以将其看作“从信息中学习到的结果”。贝叶斯推理正是具备了“收集信息并自动变聪明”的功能。
张学友演唱**抓逃犯,和贝叶斯计算有什么关系呢?
最近几年,摄像头、人脸识别、联网技术大规模使用,是导致逃犯被抓的首因。简单来说,每个演唱**抓到逃犯的比例应该是比较接近的。
张学友的演唱**有何不同呢?
不全面分析如下:
以上原因3、4、5,可能令歌迷与逃犯的人群重合度更高。也就是说,因为年龄分布、阶层分布、城市分布的原因,即使是在同样数量的男性歌迷中,出现逃犯的概率更大。
概括而言,因为:
导致了张学友演唱**上出现逃犯的数量较多。
根据以上5点信息,我们通过贝叶斯推理,**有类似上面“男士休息室”的信息更新。有兴趣的话,可以通过“面积法”计算一下。
所以,在张学友的演唱**上,出现疑犯的“后验概率”更高。
悬念在于,为什么逃犯愿意铤而走险去看张学友的演唱**?
上面分析后验概率,计算的其实是张学友歌迷中包括逃犯的比例。但是这个比例再高,如果逃犯不来现场,也没用。
下面我们用决策树分析法,计算逃犯愿意冒险主动来到现场的可能性。我没有更多别的演唱**是否有逃犯被抓的数据,简单用决策树分析如下。
在寻常情况下,逃犯决定是否去看演唱**,**进行下图思考:
所以一般演唱**,逃犯冒险去看的概率为10%。但是,张学友不是一般人啊,他人品正,没绯闻,歌唱得荡气回肠,容易令英雄豪杰们产生共鸣。作为灵魂型歌手,张学友令逃犯歌迷更愿意冒险。
逃犯们每天东躲西藏,日子压抑。又如《肖申克的救赎》里所言,每个罪犯都觉得自己无罪。脑海里浮现出张学友的歌曲,“有故事的人”不禁感慨万千,非理性指数大幅上升。
于是,逃犯冒险去看张学友演唱**的概率为30%。这样,逃犯出现在张学友演唱**上的主动可能性,对比一般演唱**,一下变成了三倍。
加之前面提及的较高的逃犯比例之“后验概率”,二者相乘,令逃犯出现在张学友演唱**上的数量较多。
在技术手段的帮助下(该类逃犯对科技进步估计不足,也拉低了理性的比例),张学友的演唱**变成了逃犯放飞自我的舞台。
“你陪了我多少年,花开花落,一路上起起跌跌。”
那天晚上,亡命天涯的大哥,在最后的四大天王的歌声中,勾起了年少往事,飞蛾扑火般慷慨赴约,哪怕最终身陷牢笼。
作者:老喻在加,公众号:孤独大脑(ID:lonelybrain)
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