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201700072016 1.我们称选中奖品为事件 A, 选不中奖品为事件 B, 更改选择为 C, 不更改选择为 D 1) 我们称第一次就选中奖品为事件 A1. 很显然 P(A1)=1/3. 在 A1 的前提下, 如果更改选择, 得到奖品的概率是 0. P(A2|A1&C)=0. 在 A1 的前提下, 如果不更改选择, 得到奖品的概率是 1. P(A2|A1&D)=1. 2) 我们称第一次没有选中奖品为事件 B1. 有 P(B1)=2/3. 在 B1 的前提下, 如果更改选择, 得到奖品的概率是 1. P(A2|B1&C)=1. 在 B1 的前提下, 如果不更改选择, 得到奖品的概率是 0. P(A2|B1&D)=0. 我们要比较的应该是P(A1|C)+P(A2|C) 和 P(A1|D…

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201700072016 1.我们称选中奖品为事件 A, 选不中奖品为事件 B, 更改选择为 C, 不更改选择为 D 1) 我们称第一次就选中奖品为事件 A1. 很显然 P(A1)=1/3. 在 A1 的前提下, 如果更改选择, 得到奖品的概率是 0. P(A2|A1&C)=0. 在 A1 的前提下, 如果不更改选择, 得到奖品的概率是 1. P(A2|A1&D)=1. 2) 我们称第一次没有选中奖品为事件 B1. 有 P(B1)=2/3. 在 B1 的前提下, 如果更改选择, 得到奖品的概率是 1. P(A2|B1&C)=1. 在 B1 的前提下, 如果不更改选择, 得到奖品的概率是 0. P(A2|B1&D)=0. 我们要比较的应该是P(A1|C)+P(A2|C) 和 P(A1|D)+ P(A2|D) ,计算方法是: 改变:1/30+2/31/2=1/3 不改:2/31/2+1/31=2/3 2.Searle创造了“中文房间”思想实验来反驳电脑和其他人工智能能够真正思考的观点。房间里的人不会说中文;他不能够用中文思考。但因为他拥有某些特定的工具,他甚至可以让以中文为母语的人以为他能流利的说中文。根据Searle,电脑就是这样工作的。它们无法真正的理解接收到的信息,但它们可以运行一个程序,处理信息,然后给出一个智能的印象。在我看来,这是一种模仿行为,不是人工智能的自我意识创造。人工智能获得的是使用中文的能力,但他对中文没有意识。 3.N:华语歌曲中的古风歌因其独特的填词风格,受到了许多人的喜爱,音乐软件对古风歌的推荐有着不小需求。 A:设想可以完成一个项目,采用人工标记加机器学习训练的方法,使得根据歌词识别出古风歌曲,并且将其根据情感基调智能分类为哀伤/愉悦/ 热情等风格。 B:可以满足对于古风歌爱好者的个性化推荐需求。 C:相对比其他音乐推荐功能,细分了古风歌以迎合听众喜好。 D:本项目若投放入古风歌与古风歌粉丝聚集的音乐网站,则可以将大量原创音乐的风格类型进行区分,并使得用户受益。

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201700072016 1.我们称选中奖品为事件 A, 选不中奖品为事件 B, 更改选择为 C, 不更改选择为 D 1) 我们称第一次就选中奖品为事件 A1. 很显然 P(A1)=1/3. 在 A1 的前提下, 如果更改选择, 得到奖品的概率是 0. P(A2|A1&C)=0. 在 A1 的前提下, 如果不更改选择, 得到奖品的概率是 1. P(A2|A1&D)=1. 2) 我们称第一次没有选中奖品为事件 B1. 有 P(B1)=2/3. 在 B1 的前提下, 如果更改选择, 得到奖品的概率是 1. P(A2|B1&C)=1. 在 B1 的前提下, 如果不更改选择, 得到奖品的概率是 0. P(A2|B1&D)=0. 我们要比较的应该是P(A1|C)+P(A2|C) 和 P(A1|D…

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