六千來世 作品
第648章 附加題
不管你願不願意承認，後世不管是娛樂圈裡的明星，還是活躍在互聯網上的那些美女，幾乎就沒有幾個能真正讓人記憶深刻的。
這裡面的原因有很多——什麼後世人人都喜歡在自己臉上動刀子啊、臉上的妝容厚的跟膩子粉一樣啊、千篇一律的韓式風格啊、真的以為自己是女神，喜歡面無表情地端著啊巴拉巴拉的。
但殊不知，美人在骨不在皮，對比於後世那些千篇一律的人造洋娃娃，八九十年代的那些明星們隨便拉出來一個，完全就是碾壓般的存在。
聶小倩、張敏、黎姿、白娘子、何晴等一眾頂級骨相美女就不多說了，即便是那些並不知名的小明星，跟後世的那些各種“女神”們相比，也完全不是一個級別的存在。
比如說……韓瑜！
這個千禧年才在彎彎出道的小女星，雖然她出演的《玉指環》本身劇情堪稱狗血，《意難忘》更是長達數百集的裹腳布，但即便如此，這位彎彎女星愣是靠著她那楚楚可憐的清純氣質，在部分大陸觀眾中留下了短暫的深刻記憶。
嗯……
後世網絡上曾經這麼形容韓瑜年輕時候的長相:1/3的周海梅+1/3大s+1/3的賈靜雯——這種乍聽之下毫無辨識度的長相，在她的身上，卻體現出一種毫無違和的美感，再加上她那略帶嬰兒肥的臉龐和宛如小白兔的氣質，即便是在一眾頂級美女中，也總能讓人不由自主地把視線停留在她的身上。
………………
可想而知，當楊鑄發現第三位應聘者不管是從樣貌身材，還是神情氣質，都跟那位彎彎女星都有種說不出來的神似的時候，心中的錯愕可想而知。
但錯愕之後，楊鑄的眉毛微不可查地皺了起來……
白鼕鼕麼？
掃了掃簡歷上這個頗有些惡俗的名字，楊鑄很快地收拾起自己的心情，似乎一點安慰對方的心思都沒有，毫無憐香惜玉地徑直丟出去一個費米類問題。
出乎意料，白鼕鼕雖然看起來跟個小白兔似的緊張的不得了，但面對著楊鑄丟出來的問題，她略一思索，便給出了自己的解題思路——雖然說話戰戰兢兢的，但整體的推演邏輯卻找不出什麼毛病來，加入額外參考信息，更是比第二位多了兩條，純以這道題的表現而論，絕對半隻腳踏入了“優秀”這個評級。
有些意外地看著這位緊張到手都快要扭斷的面試者，楊鑄摸了摸自己的下巴……雖然說一個德州的姑娘跑到滇南大學去上學在當下顯得有些奇怪，但這家高校的教育質量，可以啊！
輕輕點了點頭，楊鑄沒留給白鼕鼕什麼休息時間，徑直丟出了第二道考題:“假設世界上有 90%的人愛喝酸奶，愛喝酸奶的人承認自己愛喝酸奶的概率是 99%，不愛喝酸奶的人慌稱自己愛喝酸奶的概率為 2%。若對某人採訪，這個人說自己愛喝酸奶……請問，這個人愛喝酸奶的概論是多少？”
聽到楊鑄這個乍聽之下極為簡單，但又繞來繞去的問題，白鼕鼕沒有立即給出答案，而是思考了了好一下之後，才極為忐忑地張口問道:“楊、楊總……這是在考【貝葉斯推理】？”
楊鑄聞言，嘴角扯起一絲莫名的弧度，點了點頭。
………………
18世紀某個名叫皮埃爾-西蒙·拉普拉斯的牛人曾經說過一句幾乎可以看做是真理的話:“人生中最重要的問題，在絕大多數情況下，真的就只是概率問題罷了。”
而這句話，在18世紀托馬斯·貝葉斯這個日不落的神學家提出來的“貝葉斯定理”身上，表現的淋漓盡致——事實上，隨著時間的推移，尤其是計算機出現後，概率學的應用面越來越廣，從物理學到癌症研究，從生態學到心理學，貝葉斯定理幾乎像“熱力學第二定律”一樣放之宇宙皆準了；後世計算機領域裡面涉及到的自然語言處理，機器學習，推薦系統，圖像識別，博弈論等等，本質上都是貝葉斯推論。
用最直觀的話來解釋，貝葉斯公式是已知各個“因”的概率以及從各個“因”到各個“果”的概率，之後通過觀測到的“果”反推該“果”背後的“因”的各種可能性是多少的過程。
例如:我們有m種互斥的因以及n種互斥的果，假設我們觀測到第i種果，顯然這個果有可能是任意一種因產生的。
也就是說，在我們尚未觀測到果時，第1種因導致第i種果對應的概率是第i種因出現的概率乘以第 1種因產生第i種果的概率；
第2種因導致第i種果對應的概率是第2種因出現的概率乘以第2種因導致第i種果的概率再除以第i種果出現的總概率……
第m 種因導致第i種果對應的概率是第m種因出現的概率乘以第m種因導致第i種果的概率。
第i種果出現的總概率就是這m個數字相加。
但是在我們已經觀測到結果為i時，果已經成為確定性，出現i的概率就是1，我們需要對第i種果出現的總概率歸一化，即上述各個概率再除以總概率才是真正的概率。
因此觀測到結果i以後，第1種因導致第i種果對應的概率是第1種因出現的概率乘以第1種因產生第 i種果的概率再除以第i種果出現的總概率；
這裡面的原因有很多——什麼後世人人都喜歡在自己臉上動刀子啊、臉上的妝容厚的跟膩子粉一樣啊、千篇一律的韓式風格啊、真的以為自己是女神，喜歡面無表情地端著啊巴拉巴拉的。
但殊不知，美人在骨不在皮，對比於後世那些千篇一律的人造洋娃娃，八九十年代的那些明星們隨便拉出來一個，完全就是碾壓般的存在。
聶小倩、張敏、黎姿、白娘子、何晴等一眾頂級骨相美女就不多說了，即便是那些並不知名的小明星，跟後世的那些各種“女神”們相比，也完全不是一個級別的存在。
比如說……韓瑜！
這個千禧年才在彎彎出道的小女星，雖然她出演的《玉指環》本身劇情堪稱狗血，《意難忘》更是長達數百集的裹腳布，但即便如此，這位彎彎女星愣是靠著她那楚楚可憐的清純氣質，在部分大陸觀眾中留下了短暫的深刻記憶。
嗯……
後世網絡上曾經這麼形容韓瑜年輕時候的長相:1/3的周海梅+1/3大s+1/3的賈靜雯——這種乍聽之下毫無辨識度的長相，在她的身上，卻體現出一種毫無違和的美感，再加上她那略帶嬰兒肥的臉龐和宛如小白兔的氣質，即便是在一眾頂級美女中，也總能讓人不由自主地把視線停留在她的身上。
………………
可想而知，當楊鑄發現第三位應聘者不管是從樣貌身材，還是神情氣質，都跟那位彎彎女星都有種說不出來的神似的時候，心中的錯愕可想而知。
但錯愕之後，楊鑄的眉毛微不可查地皺了起來……
白鼕鼕麼？
掃了掃簡歷上這個頗有些惡俗的名字，楊鑄很快地收拾起自己的心情，似乎一點安慰對方的心思都沒有，毫無憐香惜玉地徑直丟出去一個費米類問題。
出乎意料，白鼕鼕雖然看起來跟個小白兔似的緊張的不得了，但面對著楊鑄丟出來的問題，她略一思索，便給出了自己的解題思路——雖然說話戰戰兢兢的，但整體的推演邏輯卻找不出什麼毛病來，加入額外參考信息，更是比第二位多了兩條，純以這道題的表現而論，絕對半隻腳踏入了“優秀”這個評級。
有些意外地看著這位緊張到手都快要扭斷的面試者，楊鑄摸了摸自己的下巴……雖然說一個德州的姑娘跑到滇南大學去上學在當下顯得有些奇怪，但這家高校的教育質量，可以啊！
輕輕點了點頭，楊鑄沒留給白鼕鼕什麼休息時間，徑直丟出了第二道考題:“假設世界上有 90%的人愛喝酸奶，愛喝酸奶的人承認自己愛喝酸奶的概率是 99%，不愛喝酸奶的人慌稱自己愛喝酸奶的概率為 2%。若對某人採訪，這個人說自己愛喝酸奶……請問，這個人愛喝酸奶的概論是多少？”
聽到楊鑄這個乍聽之下極為簡單，但又繞來繞去的問題，白鼕鼕沒有立即給出答案，而是思考了了好一下之後，才極為忐忑地張口問道:“楊、楊總……這是在考【貝葉斯推理】？”
楊鑄聞言，嘴角扯起一絲莫名的弧度，點了點頭。
………………
18世紀某個名叫皮埃爾-西蒙·拉普拉斯的牛人曾經說過一句幾乎可以看做是真理的話:“人生中最重要的問題，在絕大多數情況下，真的就只是概率問題罷了。”
而這句話，在18世紀托馬斯·貝葉斯這個日不落的神學家提出來的“貝葉斯定理”身上，表現的淋漓盡致——事實上，隨著時間的推移，尤其是計算機出現後，概率學的應用面越來越廣，從物理學到癌症研究，從生態學到心理學，貝葉斯定理幾乎像“熱力學第二定律”一樣放之宇宙皆準了；後世計算機領域裡面涉及到的自然語言處理，機器學習，推薦系統，圖像識別，博弈論等等，本質上都是貝葉斯推論。
用最直觀的話來解釋，貝葉斯公式是已知各個“因”的概率以及從各個“因”到各個“果”的概率，之後通過觀測到的“果”反推該“果”背後的“因”的各種可能性是多少的過程。
例如:我們有m種互斥的因以及n種互斥的果，假設我們觀測到第i種果，顯然這個果有可能是任意一種因產生的。
也就是說，在我們尚未觀測到果時，第1種因導致第i種果對應的概率是第i種因出現的概率乘以第 1種因產生第i種果的概率；
第2種因導致第i種果對應的概率是第2種因出現的概率乘以第2種因導致第i種果的概率再除以第i種果出現的總概率……
第m 種因導致第i種果對應的概率是第m種因出現的概率乘以第m種因導致第i種果的概率。
第i種果出現的總概率就是這m個數字相加。
但是在我們已經觀測到結果為i時，果已經成為確定性，出現i的概率就是1，我們需要對第i種果出現的總概率歸一化，即上述各個概率再除以總概率才是真正的概率。
因此觀測到結果i以後，第1種因導致第i種果對應的概率是第1種因出現的概率乘以第1種因產生第 i種果的概率再除以第i種果出現的總概率；