对于现在的大学生，基本上很少接触写作，以至于常常因为论文而烦恼，尤其是大四的毕业论文，可以说是大学生的噩梦，所以小编今天准备了几点写论文的技巧，相信对大家有点用处。
第一步 确定题目
如果老师没有确定题目的话，就需要自己拟定一个题目，可以去中国知网，搜索范围或者备选题目的关键字，找那些写的多的题目写，从论文的构架到内容都比较多，相对容易写。
第二步 搜集文献
确定好题目之后，以题目关键字在百度，doc88，豆丁网里面搜索本论，可以下载下来，知网搜索，硕博士论文下载。
第三步 确定构架
看下载好的所有论文的目录，确定自己的论文构架，心里知道哪章该写什么，心里有点数。
第四步 内容填充
这部分就要考虑查重的问题了，小编建议先把别人这部分的内容复制下来，然后自己一边看一边用自己的话转述出来，切忌一句一句改，这样重复率很难降低。
第五步 结论和摘要
摘要：简单两句话介绍一下大背景，然后指出在这个背景下出现了什么样的状况，这个状况会导致什么样的问题，如果不解决这个问题会有什么样的危害。因此本文针对此种问题，首先。。（此处把文章架构搬上来）。可以仔细看看硕论，基本都是这个套路。结论：前半部分跟摘要类似意思。因此本文针对此种问题，架构一句话带过去，提出了XX的解决办法。采取这些措施有好处1，好处2。。。
第六步 参考文献
参考文献可以把你之前下载的文章，标题复制下在百度学术里搜，选择引用，直接复制到文章里。文献可以选1-2本图书，8-10篇中文文献，3-5篇英文文献，这个根据学校要求来。尽量选择近5年的文献。
论文一般引用不能太长，最好想办法概括下
论文应包括以下几个部分，要写好论文即按照以下要求来写： 论文首页，包括论文标题、单位姓名等 中文摘要及其关键词 英文摘要及其关键词 目录 正文（含引言或序言），要注意论文中图表、注释格式 参考文献 附录（可选） 1、论文题目 论文题目以简明的词语恰当、准确地反映论文最重要的内容（一般不超过20字）。论文题目通常由名词性短语构成，应尽量避免使用不常用缩略词、首字母缩写字、字符、代码和公式等。 如论文题目内容层次很多，难以简化时，可采用题名和副题名相结合的方法，其中副题名起补充、阐明题名的作用。题名和副题名在整篇论文的不同地方出现时，应保持一致。 2、摘要 摘要是论文内容的简要陈述，是一篇具有独立性和完整性的短文，一般以第三人称语气写成，不加评论和补充的解释。摘要应具有独立性和自含性，即不阅读论文的全文，就能获得必要的信息。摘要一般应说明研究工作的目的、方法、结果和结论等，重点是结果和结论。 中文摘要一般字数为300~600字，英文摘要要实词在300个左右，如遇特殊需要字数可以略多。摘要中应尽量避免采用图、表、化学结构式、非公知公用的符号和术语。 3、关键词 关键词（包括中文和英文关键词）是表述论文主题内容信息的单词或术语，应体现论文特色，具有语义性，在论文中有明确的出处。 关键词数量一般为3~8个，每一个关键词之间用分号隔开，最后一个关键词后不用标点符号，中英文关键词应一一对应，中文关键词前应冠以“关键词：”，英文关键词前冠以“Key words:”作为标志。 4、目录 目录即论文各章节的顺序列表。论文应写出目录，标明页码，便于阅读和掌握论文的主要内容，目录层次要求不多于3级。 5、正文 正文包括：绪论（或前言、序言）、本论、结论。 （1） 绪论：是论文的开头部分，包括以下几项内容： ① 说明论文写作的目的、意义，对所研究问题的认识； ② 提出问题。 （2） 本论：是论文的主体，是论文中最重要的部分，整个论证过程在此展开。本论一般包括： ① 根据中心论点的需要，确定分论点并安排好文章层次、段落； ② 提出分论点，并展开论述。 （3） 结论：是论文的结尾，主要包括三部分内容： ① 提出或强调得出的结论； ② 对论题研究未来发展趋势的展望； ③ 有关问题的简要说明。 （理工科专业、经管文法类专业一般要求10000~15000字）。 6、参考文献 参考文献是文中引用的有具体文字来源的文献集合，是论文不可缺少的组成部分，也是作者对他人知识成果的承认和尊重。论文的参考文献要求10篇以上，其中至少有2篇以上的外文参考文献。 7、附录 根据论文的内容要求，确定是否需要附录。包括放在正文内过分冗长的公式推导、以备他人阅读方便所需的辅助性数学工具、重复性的数据图表、论文使用的符号意义等。 那么，怎样写好论文？ 首先是选择课题。选题是论文撰写成败的关键。因为，选题是论文撰写的第一步，它实际上就是确定“写什么”的问题，亦即确定科学研究的方向。如果“写什么”不明确，“怎么写”就无从谈起。 具体地说，可从以下三个方面来选题。 首先，要从现实的弊端中选题，学习了专业知识，不能仅停留在书本上和理论上，还要下一番功夫，理论联系实际，用已掌握的专业知识，去寻找和解决工作实践中急待解决的问题。 其次，要从寻找科学研究的空白处和边缘领域中选题，科学研究还有许多没有被开垦的处女地，还有许多缺陷和空白，这些都需要填补。作者应有独特的眼光和超前的意识去思索，去发现，去研究。 最后，要从寻找前人研究的不足处和错误处选题，在前人已提出来的研究课题中，许多虽已有初步的研究成果，但随着社会的不断发展，还有待于丰富、完整和发展，这种补充性或纠正性的研究课题，也是有科学价值和现实指导意义的。
首先1、论文里面不可以出现“我”这个词，用笔者、或者本研究都可以。
2、论文不要有感叹号。
应该以陈述句为主，问句主要在写文章的结构和结论的时候使用，其他的地方能少就少。
3、论文杜绝排比句，排比句很没有学术逻辑。
4、直接引用不超过文章全文的百分之十五到二十，间接引用不超过百分之三十。
避免直接引用，一个小技巧就是把直接引用放在注解里面。
5、一定要有页脚
6、全文的结构，题目，摘要，前言，第一节，第二节，第三节，结论。
7、对别人的结论表示否定的时候，一定要文明。你心里觉得别人观点不通，也要文明地表示，某某的观点或许有错误。
8、标点符号要规范，逗号，句号，分号，冒号，引号，书名号。
9、论文要重复，不断重复你最中心的思想。
一、 题目
题目中要有限定语，不然写到头晕也也不完，保命策略。
标题不要超过两行。
题目中的名词小于四个，同时要体现关键词。
要有一个偏动词的词语。
举例，《明清时期眼镜诗歌和文人文化研究》 名词：明清时期，限定词;名词，眼睛诗歌，文人文化;动词，研究。
名词很关键，因为要在之后进行名词解释。
二 、摘要，摘要一般写3句半
第一句，点出研究对象，研究的方法轻微地点一下，之后再展开。
第二句，研究的背景
第三句，你的研究成果(写得模糊一点点，不然没有人看，但是也不要太模糊。
最后半句，轻微地点一下文章的意义，高度概括即可。
关键词，不要超过五个。
三、前言
1、定义，这个问题主要是为了要扣题
针对文章题目中德每一个名词，一个名词定义一下。
拿前面的题目作例子，《唐朝时期xx诗歌和文人文化研究》 解释，什么是xx诗歌，什么是文人文化等
这个部分主要是为了限定，限定!!定义好了，之后才好写，也比较不会被人挑刺。
2、前人的研究成果，两个部分
一个是，先摆放前人的研究成果，这部分就是为了显示你读了书。之后的参考文献的罗列也要根据这个部分来，不可以看了什么就写什么。
展示自己的研究角度，想要表达的是，之前说得很对，但是都忽略了一个重要的问题。他们都是从一个角度看问题，我是从另一个角度看问题。
然后是解释你的研究方法，借鉴了谁的方法，融合了谁的方法，总之瞬间提高论文质量。@知识薯 @穿搭薯 @薯队长
1、复杂的论文公式不会查重为什么复杂的公式不会查重呢，因为目前论文检测系统没有解决办法识别论文中的公式，不过对于学生一些比较简单的公式，有些查重系统分析可以有效识别，而对于一个复杂的公式则没有办法进行会计核算。学生在写作论文时，如果使用的复杂公式，不需要担心，因为不会产生影响整个毕业论文的查重率，可以放心的进行查重。2、简单的论文公式需要注意查重率简单的公式使用人数比较多，再加上有些人是直接复制的其他论文的公式，因此是会被检测出来的，根据在查重过程中的重复率来直接计算。学生可以通过选择自己专业的查重系统数据进行分析测试，要是没有识别出来，则说明查重系统不对公式进行查重。初学论文写作的学习攻略！3、公式编辑器编辑的公式不会被查重公式编辑器有很多种。想要我们知道自己论文查重会查公式吗？ 也可以通过专门的编辑器编写公式，因为这种类型的公式不会被检查，编辑器中编写的公式最终会被翻译成图片。我们都知道，很多在纸张检测系统的图片，没有办法识别，所以不会影响重复率。
公式不会查重。公式是否查重取决于你用什么方式写公式。当公式用图片表示或公式编辑器时，公式不会查重。但是，当你写的公式是用word自带的公式编辑器时，知网可以识别并将内容计算到查重率。但是，当你写的公式是用word自带的公式编辑器时，知网可以识别并将内容计算到查重率，如果你使用Mathtype等公式编辑器进行插入，知网查重时会将编写的公式认定为图片，这样就不会查重，也不会影响论文的查重率。
论文的有些公式是会被查重系统算作重复的。
如果论文中插入的公式是用word自带的公式编辑器操作的，知网是能够识别并且把它计算到重复率当中去的。但如果使用Mathtype这样的公式编辑器进行插入，知网是不会识别成为公式的，知网系统会将公式当做图片进行处理，直接跳过去。
知网的识别系统对于常规的公式会识别查重是因为这些公式并不是自己所编写，而是引用前人的成果，当扫描到公式时，进行全文匹配，符合就会被记录成为重复抄袭，可以采用图片等方式避开。
扩展资料：
知网进行查重时，只检查文字部分，“图“、“mathtype编辑的公式”和“word域代码”是不会检查的（全选”——“复制”——“选择性粘贴”——“只保留文字”可以检验知网查重的具体范围）。
但如果学校检测的是PDF格式文件，知网检测系统会对PDF文件做一个文本处理的过程，也验证了PDF文件知网查重时，知网检测报告的内容是零乱的。对于PDF格式的论文多了一个文本处理过程，一些公式就会被识别成文本文字（字母数字较多），这样这些文本文字就会参与知网查重。
参考资料：学术不端网-知网论文查重查的出公式么
我相信每一个大学生，无论是刚入学还是即将毕业的大学生，都有自己的毕业论文想法和计划。随着高等教育的普及，每年都有成千上万的大学生毕业，成千上万的论文需要发表。为了避免抄袭、抄袭等学术不端行为，论文查重成为不可或缺的一部分，那么什么是论文查重呢？如何计算论文查重率？如何查重论文？paperfree小编给大家讲解。什么是论文查重？论文查重是指检查论文的重复率。我们都知道写论文需要阅读和参考大量的文献来帮助我们梳理自己的内容。正因为如此，文章中部分内容的重叠是不可避免的。论文检查是为了帮助我们避免因引用不当而导致重复率过高的现象。但是对于一些学生来说，论文重查是爱恨交加的。如果论文查重失败，论文将被驳回，导致毕业失败。什么是论文查重率？怎么计算？论文查重率，即论文重复率，是指论文中被认定为抄袭和重复的部分在全文中的比例。查重率=重复字数÷总字数。比如一万字的论文由一千字重复，查重率是10％。目前国家对论文查重率没有统一要求，不同高校或机构对论文查重率有不同要求。一般来说，本科毕业论文查重率要求在30％左右，严格的高校要求在20％左右。如何查重论文？大部分高校都会为学生提供几次免费查重次数，学生只需登录相应的查重系统网站，上传自己的文章即可。查重系统会自动检测，标记相同的字数和部分，一般一小时左右就能生成查重报告。
不需要查重的
论文的公式要查重吗？我觉得论文的公式是不需要查重的
论文查重的话进队你论文的正文部分内容进行查重检测是否存在抄袭查重系统识别是不会识别出来图片、表格、公式的paperrater论文查重软件检测论文是很严格的要求查重结果是跟知网结果一样的
论文的有些公式是会被查重系统算作重复的。
如果论文中插入的公式是用word自带的公式编辑器操作的，知网是能够识别并且把它计算到重复率当中去的。但如果使用Mathtype这样的公式编辑器进行插入，知网是不会识别成为公式的，知网系统会将公式当做图片进行处理，直接跳过去。
知网的识别系统对于常规的公式会识别查重是因为这些公式并不是自己所编写，而是引用前人的成果，当扫描到公式时，进行全文匹配，符合就会被记录成为重复抄袭，可以采用图片等方式避开。
扩展资料：
知网进行查重时，只检查文字部分，“图“、“mathtype编辑的公式”和“word域代码”是不会检查的（全选”——“复制”——“选择性粘贴”——“只保留文字”可以检验知网查重的具体范围）。
但如果学校检测的是PDF格式文件，知网检测系统会对PDF文件做一个文本处理的过程，也验证了PDF文件知网查重时，知网检测报告的内容是零乱的。对于PDF格式的论文多了一个文本处理过程，一些公式就会被识别成文本文字（字母数字较多），这样这些文本文字就会参与知网查重。
参考资料：学术不端网-知网论文查重查的出公式么
如果是自己参考，那么首先要查的就是自己修改的部分必须查重。觉得哪里修改就查哪里。 高校里的论文查重肯定是比较规范的，一般是查中英文摘要正文和致谢部分。 其他封面、声明、目录、参考文献是不检测的，不会算重复率。
论文查重率是怎么计算的呢?论文查重率是由论文查重系统将论文与数据库中的文献资源进行比对，检测出重复的部分，然后计算出这些重复内容所占全部论文内容的比重，这个比重也就是论文查重率。 公式如下：论文查重率=论文重复字数/论文总字数*100%
知网检测系统是如何进行字数计算的呢？关于大学生、研究生、博士生都要写论文，论文的写作是有字数限定的，那么知网查重是怎么统计字数的呢？上面小编带您详细了解一下知网论文查重字数统计的标准。第一步，先用word打开毕业论文，可以选择最下面的菜单项[字数]。补充：如果你是老版本Word软件就需要在最上面菜单项中选择一个工具，然后我们可以看到一字数。第二步：点击字数，弹出：页数、字数、字符数(不计空格)、字符数(计空格)、段落数、非中文单词、中文字符，看到字符（不计算空格）为需要计数的字符数。假如咱们在选择论文检测系统时，字符计超出了最大系统限制数，那么我们就可以把一些不需要检测的内容去掉，依次是论文封面、原创声明、目录、参考文献、附录、英文摘要、中文摘要等，最后留下论文正文部分的内容就可以了。所有的论文查重都是以字符数不计空格为规范，知网报告单中的字数也就是统计在Word中的字符数不计空格（存在误差）。在知网查重时，正确的统计字符数能够迅速有效地进行查重，不会出现知网检测系统因字符数超限而导致检测不合格的情况。
论文查重率对毕业生来说非常重要，它代表了毕业生论文的质量。然而，论文查重率没有统一的标准，不同的学校有不同的查重率。此时，您需要软件辅助。在这里，我推荐paperfree。 大学对研究生论文的检查率有不同的标准，但它们包括全国各地的大学和杂志，这些杂志也为他们如何解释学术写作设定了自己的标准。 论文查重率是判断毕业论文是否有剽窃的重要依据。如果重复检查率不符合学校规定的标准，它可能错过下一次毕业辩护，从而影响毕业。许多学生可能不理解这个问题。 目前，我国进行论文查重率没有一个唯一的标准和具体值，很多学生解释也不是很清楚。论文和在职研究生论文的重复率低于30%，全日制研究生论文的重复率低于20%甚至10个百分点。 一些大学规定研究生论文：一些大学将论文的查重检测率限制在20％以内；；然而，一些论文的重复检查率超过10％。如果10％的论文内容与其他文献相似，则直接判定为剽窃。对于论文拼接、引用标准等现象，一些大学认为这不构成剽窃。只要论文格式不规范，就存在论文质量问题，一些大学认为这是剽窃。 一般高校对本科论文有相关规定，查重率超过30%就会被判断为抄袭，我们需要修改后重新检测，否则不能满足正常使用毕业。 根据博士论文规定：论文查重检测标准较严格，重量校验率在10%～5%之间。 不同的学校，不同学历对论文查重率要求不一样。学生在撰写论文时，应严格按照学校的查重率标准。如果他们不了解具体的标准值，他们必须及时咨询导师，并且必须清楚地理解。
贝叶斯定理太有用了，不管是在投资领域，还是机器学习，或是日常生活中高手几乎都在用到它。 生命科学家用贝叶斯定理研究基因是如何被控制的；教育学家突然意识到，学生的学习过程其实就是贝叶斯法则的运用；基金经理用贝叶斯法则找到投资策 略；Google用贝叶斯定理改进搜索功能，帮助用户过滤垃圾邮件；无人驾驶汽车接收车顶传感器收集到的路况和交通数据，运用贝叶斯定理更新从地图上获得 的信息；人工智能、机器翻译中大量用到贝叶斯定理。 我将从以下4个角度来科普贝叶斯定理及其背后的思维： 1.贝叶斯定理有什么用？ 2.什么是贝叶斯定理？ 3.贝叶斯定理的应用案例 4.生活中的贝叶斯思维 1.贝叶斯定理有什么用？ 英国数学家托马斯·贝叶斯（Thomas Bayes）在1763年发表的一篇论文中，首先提出了这个定理。而这篇论文是在他死后才由他的一位朋友发表出来的。 （ps：贝叶斯定理其实就是下面图片中的概率公式，这里先不讲这个公式，而是重点关注它的使用价值，因为只有理解了它的使用意义，你才会更有兴趣去学习它。） 在这篇论文中，他为了解决一个“逆概率”问题，而提出了贝叶斯定理。 在贝叶斯写这篇文章之前，人们已经能够计算“正向概率”，比如杜蕾斯举办了一个抽奖，抽奖桶里有10个球，其中2个白球，8个黑球，抽到白球就算你中奖。你伸手进去随便摸出1颗球，摸出中奖球的概率是多大。 根据频率概率的计算公式，你可以轻松的知道中奖的概率是2/10 如果还不懂怎么算出来的，可以看我之前写的科普概率的回答： 猴子：如何理解条件概率？ 而贝叶斯在他的文章中是为了解决一个“逆概率”的问题。比如上面的例子我们并不知道抽奖桶里有什么，而是摸出一个球，通过观察这个球的颜色，来预测这个桶里里白色球和黑色球的比例。 这个预测其实就可以用贝叶斯定理来做。贝叶斯当时的论文只是对“逆概率”这个问题的一个直接的求解尝试，这哥们当时并不清楚这里面这里面包含着的深刻思想。 然而后来，贝叶斯定理席卷了概率论，并将应用延伸到各个问题领域。可以说，所有需要作出概率预测的地方都可以见到贝叶斯定理的影子，特别地，贝叶斯是机器学习的核心方法之一。 为什么贝叶斯定理在现实生活中这么有用呢？ 这是因为现实生活中的问题，大部分都是像上面的“逆概率”问题。生活中绝大多数决策面临的信息都是不全的，我们手中只有有限的信息。既然无法得到全面的信息，我们就在信息有限的情况下，尽可能做出一个好的预测。 比如天气预报说，明天降雨的概率是30%，这是什么意思呢？ 我们无法像计算频率概率那样，重复地把明天过上100次，然后计算出大约有30次会下雨。 而是只能利用有限的信息（过去天气的测量数据），用贝叶斯定理来预测出明天下雨的概率是多少。 同样的，在现实世界中，我们每个人都需要预测。想要深入分析未来、思考是否买股票、政策给自己带来哪些机遇、提出新产品构想，或者只是计划一周的饭菜。 贝叶斯定理就是为了解决这些问题而诞生的，它可以根据过去的数据来预测出概率。 贝叶斯定理的思考方式为我们提供了明显有效的方法来帮助我们提供能力，以便更好地预测未来的商业、金融、以及日常生活。 总结下第1部分：贝叶斯定理有什么用？ 在有限的信息下，能够帮助我们预测出概率。 所有需要作出概率预测的地方都可以见到贝叶斯定理的影子，特别地，贝叶斯是机器学习的核心方法之一。例如垃圾邮件过滤，中文分词，艾滋病检查，肝癌检查等。 2.什么是贝叶斯定理？ 贝叶斯定理长这样： 到这来，你可能会说：猴子，说人话，我一看到公式就头大啊。 其实，我和你一样，不喜欢公式。我们还是从一个例子开始聊起。 我的朋友小鹿说，他的女神每次看到他的时候都冲他笑，他想知道女神是不是喜欢他呢？ 谁让我学过统计概率知识呢，下面我们一起用贝叶斯帮小鹿预测下女神喜欢他的概率有多大，这样小鹿就可以根据概率的大小来决定是否要表白女神。 首先，我分析了给定的已知信息和未知信息： 1）要求解的问题：女神喜欢你，记为A事件 2）已知条件：女神经常冲你笑，记为B事件 所以说，P(A|B)是女神经常冲你笑这个事件(B)发生后，女神喜欢你（A）的概率。 从公式来看，我们需要知道这么3个事情： 1）先验概率 我 们把P(A)称为'先验概率'（Prior probability），即在不知道B事件的前提下，我们对A事件概率的一个主观判断。这个例子里就是在不知道女神经常对你笑的前提下，来主观判断出女 神喜欢一个人的概率，这里我们假设是50%，也就是不能喜欢你，可能不喜欢还你的概率都是一半。 2）可能性函数 P(B|A)/P(B)称为'可能性函数'（Likelyhood），这是一个调整因子，即新信息B带来的调整，作用是使得先验概率更接近真实概率。 可 能性函数你可以理解为新信息过来后，对先验概率的一个调整。比如我们刚开始看到“人工智能”这个信息，你有自己的理解（先验概率/主观判断），但是当你学 习了一些数据分析，或者看了些这方面的书后（新的信息），然后你根据掌握的最新信息优化了自己之前的理解（可能性函数/调整因子），最后重新理解了“人工 智能”这个信息（后验概率） 如果'可能性函数'P(B|A)/P(B)>1，意味着'先验概率'被增强，事件A的发生的可能性变大； 如果'可能性函数'=1，意味着B事件无助于判断事件A的可能性； 如果"可能性函数"<1，意味着"先验概率"被削弱，事件A的可能性变小 还是刚才的例子，根据女神经常冲你笑这个新的信息，我调查走访了女神的闺蜜，最后发现女神平日比较高冷，很少对人笑。所以我估计出'可能性函数'P(B|A)/P(B)=（具体如何估计，省去1万字，后面会有更详细科学的例子） 3）后验概率 P(A|B)称为'后验概率'（Posterior probability），即在B事件发生之后，我们对A事件概率的重新评估。这个例子里就是在女神冲你笑后，对女神喜欢你的概率重新预测。 带入贝叶斯公式计算出P(A|B)=P(A)* P(B|A)/P(B)=50% * 因此，女神经常冲你笑，喜欢上你的概率是75%。这说明，女神经常冲你笑这个新信息的推断能力很强，将50%的'先验概率'一下子提高到了75%的'后验概率'。 在得到预测概率后，小鹿自信满满的发了下面的表白微博：无图 稍后，果然收到了女神的回复。预测成功。无图 现在我们再看一遍贝叶斯公式，你现在就能明白这个公式背后的最关键思想了： 我们先根据以往的经验预估一个'先验概率'P(A)，然后加入新的信息（实验结果B），这样有了新的信息后，我们对事件A的预测就更加准确。 因此，贝叶斯定理可以理解成下面的式子： 后验概率（新信息出现后的A概率）＝先验概率（A概率） x 可能性函数（新信息带来的调整） 贝叶斯的底层思想就是： 如果我能掌握一个事情的全部信息，我当然能计算出一个客观概率（古典概率）。 可是生活中绝大多数决策面临的信息都是不全的，我们手中只有有限的信息。既然无法得到全面的信息，我们就在信息有限的情况下，尽可能做出一个好的预测。也就是，在主观判断的基础上，你可以先估计一个值（先验概率），然后根据观察的新信息不断修正(可能性函数)。 如果用图形表示就是这样的： 其实阿尔法狗也是这么战胜人类的，简单来说，阿尔法狗会在下每一步棋的时候，都可以计算自己赢棋的最大概率，就是说在每走一步之后，他都可以完全客观冷静的更新自己的信念值，完全不受其他环境影响。 3.贝叶斯定理的应用案例 前面我们介绍了贝叶斯定理公式，及其背后的思想。现在我们来举个应用案例，你会更加熟悉这个牛瓣的工具。 为了后面的案例计算，我们需要先补充下面这个知识。 1.全概率公式 这个公式的作用是计算贝叶斯定理中的P(B)。 假定样本空间S，由两个事件A与A'组成的和。例如下图中，红色部分是事件A，绿色部分是事件A'，它们共同构成了样本空间S。 这时候来了个事件B，如下图： 全概率公式： 它的含义是，如果A和A'构成一个问题的全部（全部的样本空间），那么事件B的概率，就等于A和A'的概率分别乘以B对这两个事件的条件概率之和。 看到这么复杂的公式，记不住没关系，因为我也记不住，下面用的时候翻到这里来看下就可以了。 案例1：贝叶斯定理在做判断上的应用 有两个一模一样的碗，1号碗里有30个巧克力和10个水果糖，2号碗里有20个巧克力和20个水果糖。 然后把碗盖住。随机选择一个碗，从里面摸出一个巧克力。 问题：这颗巧克力来自1号碗的概率是多少？ 好了，下面我就用套路来解决这个问题，到最后我会给出这个套路。 第1步，分解问题 1）要求解的问题：取出的巧克力，来自1号碗的概率是多少？ 来自1号碗记为事件A1，来自2号碗记为事件A2 取出的是巧克力，记为事件B， 那么要求的问题就是P(A1|B)，即取出的是巧克力，来自1号碗的概率 2）已知信息： 1号碗里有30个巧克力和10个水果糖 2号碗里有20个巧克力和20个水果糖 取出的是巧克力 第2步，应用贝叶斯定理 1）求先验概率 由于两个碗是一样的，所以在得到新信息（取出是巧克力之前），这两个碗被选中的概率相同，因此P(A1)=P(A2)=,(其中A1表示来自1号碗，A2表示来自2号碗) 这个概率就是'先验概率'，即没有做实验之前，来自一号碗、二号碗的概率都是。 2）求可能性函数 P(B|A1)/P(B) 其中，P(B|A1)表示从一号碗中(A1)取出巧克力(B)的概率。 因为1号碗里有30个水果糖和10个巧克力，所以P(B|A1)=30/(30+10)=75% 现在只有求出P(B)就可以得到答案。根据全概率公式，可以求得P(B)如下图： 图中P(B|A1)是1号碗中巧克力的概率，我们根据前面的已知条件，很容易求出。 同样的，P(B|A2)是2号碗中巧克力的概率，也很容易求出（图中已给出）。 而P(A1)=P(A2)= 将这些数值带入公式中就是小学生也可以算出来的事情了。最后P(B)= 所以，可能性函数P(A1|B)/P(B)=75%/ 可能性函数>1.表示新信息B对事情A1的可能性增强了。 3）带入贝叶斯公式求后验概率 将上述计算结果，带入贝叶斯定理，即可算出P(A1|B)=60% 这个例子中我们需要关注的是约束条件：抓出的是巧克力。如果没有这个约束条件在，来自一号碗这件事的概率就是50%了，因为巧克力的分布不均把概率从50%提升到60%。 现在，我总结下刚才的贝叶斯定理应用的套路，你就更清楚了，会发现像小学生做应用题一样简单： 第1步. 分解问题 简单来说就像做应用题的感觉，先列出解决这个问题所需要的一些条件，然后记清楚哪些是已知的，哪些是未知的。 1）要求解的问题是什么？ 识别出哪个是贝叶斯中的事件A（一般是想要知道的问题），哪个是事件B（一般是新的信息，或者实验结果） 2）已知条件是什么？ 第2步.应用贝叶斯定理 第3步，求贝叶斯公式中的2个指标 1）求先验概率 2）求可能性函数 3）带入贝叶斯公式求后验概率
贝叶斯公式直接的应用就是学习，啥意思，就是根据经验对新发生的事物进行判断。抽象地说就是这样。应用的原因就是为了预测未来，规避风险。就和你知道很多鸟都是黑色的，但是其中乌鸦是黑色的可能性最大，于是当你再看到一只黑色的鸟的时候，你就会想着这只鸟是不是乌鸦。包括你学习贝叶斯也是这样的，别人都说贝叶斯很厉害[先验]，然后你找了很多案例，最后想看看贝叶斯成功的概率是多少[后验]，其本质就是这个
贝叶斯定理的推广对于变量有二个以上的情况，贝式定理亦成立。例如：P(A|B,C)=P(B|A)*P(A)*P(C|A,B)/(P(B)*P(C|B))这个式子可以由套用多次二个变量的贝氏定理及条件机率的定义导出。