5秒导读：本文将介绍概率，条件概率，期望，方差，并告诉你如何用他们判断驾驶风险，以及彩票到底值不值得买
最近cctv又双叒叕报道了关于AI的内容：
不过千万不要以为新闻中的东西离我们的生活非常遥远，起码AI与大数据就不是，今天ASRay就带您安全又炫酷的飙车，请系好安全带，让我们从基础的概率开始
概率是一个有些模糊的概念，比如买彩票，要么中奖，要么不中奖，虽然只有两种可能，但是你绝不能说中奖的概率是50%，否则还有人工作？
在我们凡人眼中，概率是一系列不确定的事件，但是为了理解概率，我们不妨开启上帝模式，将概率问题看作确定事件发生的比例
其实概率的定义就是如此
式子中的n代表实验的次数，而n(E)代表实验n次发生事件E的次数！如果我们将事件画成图形，那么不确定的概率问题，就会变为确定的面积问题（这一点相当重要）！
比如上图中，大矩形表示所有可能的号码（面积为1），蓝色部分代表不中奖的号码（面积为17721087/17721088），而红色的小的可怜的圆形（我只是为了让你看见所以才画那么大，事实上他比你想象的还要小，面积为1/17721088）代表中特等奖的号码。
至于双色球中特等奖的概率怎么算？其中涉及一点排列组合，此处不细说了。
再多说句题外话，彩票到底值不值得买，由他的期望与方差决定，什么叫做期望呢？如果以彩票为例子就是将每一期中奖的奖金摊平给每一个人。
更具体的说，如果一些列事件取到值x1的概率为p1,取到值x2的概率为p2.........取到值xn的概率为pn,那么他的期望就是
p1*x1+p2*x2+.....+pn*xn
把双色球不中奖记作奖金-2元，那么，大致算一下双色球的期望是是-0.927，也就是说，对于彩票中心买钞票就是在往里面交钱！
或许这么说还是有些抽象，不过我们以面积的思维来看：全国（所有可能的事件）的面积（概率）是1，各地（某个可能的事件）的面积（概率）为p。某地降雪厚度为x（事件取值，比如彩票中奖金额），那么摊平后如图：
如果画出图，你会发现彩票国的地面被挖了一层，所以吧，彩票是一个挖好的坑！
说完了概率，带一下方差的概念，所谓方差表示了数据的离散程度。俗话说：悍的悍死,涝的涝死，指的就是方差，再比如段誉的六脉神剑，失灵时不灵，也可以说他的方差很大！
如果我们把期望记作μ
那么方差就是
他表示了“期望值离散程度的期望”。如果把方差加个根号，那么他就摇身一变为标准差。直接看图其意义就十分明确了！
Ok，说回飙车问题！我们知道很多事发生的概率很低，但是如果在某个条件已经发生的情况下，这个概率还会那么低么？比如说，如果天上乌云密布（已知的条件），那么十有八九要下雨（发生某事的概率）！
事实上，在已知条件Ａ的情况下，发生事件B的概率就叫做条件概率，记作
P(B|A)特别提示条件写在后面！！！
其计算公式为，AB同时发生的概率（联合概率）除以Ａ发生的概率
这么看或许很抽象，不过让我们开启上帝模式，事情就会变得容易
一副牌，花色如图所示，随手摸一张，已知，摸到的是红色，问其颜色为人头牌（j q k）的概率有多大？
要解决这个问题我们把不确定的事件，画为确定的面积
此时再看条件概率的公式
P(人头牌|红色) = p(人头牌且红色)/p(红色)
其实它就是——左侧红色小矩形面积（红色且人头牌概率）除以左侧整个大矩形的面积（红色概率）
这个不难验证，数一数红色的一共９张，其中６张人头牌，概率刚好6/9 约分后得2/3！
现在回到AI实时判断驾驶风险的问题，我们首先通过图像识别（图像识别的内容等讲到神经网络再细细谈论）判断司机是否存在睡觉，玩手机等情况。如果有立马报警！
为什么？因为......看个随便搜出来的新闻：
P(玩手机|出车祸)=7/57，也就是说接近12.3%的出事的司机都在玩手机！这........
等等，也许你发现了，都知道开车玩手机危险，但是文章并没有说，开车玩手机到底多危险！文章根本没有给出 P(出车祸|玩手机)
某种程度这个概率确实很难算，毕竟总不能找n个司机玩着手机开车，再数数出事的次数吧?要真能这么干
不过别急，我们有办法求出这个概率，贝叶斯早在康熙年间就解决了这个问题，贝叶斯公式最大的作用就是通过已知概率求出未知概率，其实写出来也很简单
P(出车祸|玩手机)=P(玩手机|出车祸)*P(出车祸)/P(玩手机)
这些数字多半可以在交警大队找到！
至于贝叶斯公式为什么是这样（提示一下，其实他的本质和条件概率公式差不多），我们下期再聊。
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