参考论文：A tutorial introduction to Bayesian models of cognitive development
1、贝叶斯框架解决的最基本的问题是如何根据观察到的数据更新信念并做出判断。
一个中心假设是，信念度可以表示为概率：我们在某个假设中的定义可以表示为0到1之间的实数，其中0表示“h完全错误”，1表示“h” 完全正确。“
计算信念度作为概率取决于两个组成部分：（1）先验概率p(hi)（2）似然 p(d|hi)
example:
贝叶斯定理
先验
似然
后验
（i）鉴于a点，人们无法确定b或c是否更有可能。 （ii）给定额外的数据，可以学习关于假设的高阶信息的模型可能有利于沿y轴定向的长而细的矩形的区域（即，长度l趋于短的区域，宽度 w往往很长，位置（x和y坐标）几乎可以在任何地方。 如果是这种情况，则a和b点可能位于同一区域内，但a和c不在同一区域内。
假设A太简单了，观察到的数据很差; C过于复杂; 虽然B是恰到好处。贝叶斯分析自然可以确保对数据的最佳解释优化复杂性和t之间的交易
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本文标题：【2018-11-11】贝叶斯认识
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