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在本书中，上述过程称为“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。
在本书中，每个案例中进行的推算称为“贝叶斯推理”
，而将这些案例中的推算方法整合起来，便是“贝叶斯统计学”
。
第1讲·小结
1．设定两个类别（“来买东西的人”
和“随便逛逛的人”
）的概率（先验概率）。
2．设定类别“来买东西的人”
“上前询问”
以及“不上前询问”
两种行为的概率，和“随便逛逛的人”
“上前询问”
以及“不上前询问”
的概率（条件概率）。
这需要一定的经验和数据作为支撑。
3．因为观察到了“上前询问”
的行为，因此，可以排除掉“不上前询问”
的可能性。
4．使“来买东西的人上前询问”
的概率和“随便逛逛的人上前询问”
的概率组合，满足标准化条件。
也就是说，在保持比例关系的前提下，使其相加之和等于1。
5．还原标准化条件后的“来买东西的人”
的概率，也就是观察到“上前询问”
行为后，判断“来买东西的人”
类别的后验概率。
6．根据观察到的行为，先验概率更新为后验概率。
这就是贝叶斯更新。
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