貝葉斯過濾器理解及反黃牛應用

一 理論   機率論：從特殊推論通常、從樣本推論全體。算法 不少專業的文章一開始就貼出公式，看了就頭大。我就從一個小白的角度，來理解下貝葉斯過濾器的理論及應用。架構   應該是中學數學內容：大數據 條件機率公式：事件A和B同時發生的機率爲在A發生的狀況下發生B或者在B發生的狀況下發生A。.net 因此有：3d 換個寫法：code 貝葉斯定理（Bayes’s Rule）：若是有k個相互獨立事件 A1

>>阅读原文<<