貝氏定理
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除了「夠好」經驗法則和避免最壞結果的決策模式外，作者也特別強調機率和自然頻率的觀念。
我們在前面討論蒙提霍爾問題時已經稍微接觸過，接下來我們繼續進行更深入的探討。以下是作者舉的一個例子:
女性罹患乳癌的盛行機率是1%。
如果一名婦女有乳癌，那麼她檢驗為陽性的機率是90%。
倘若一名婦女沒有乳
4/5機率陷阱
"管過去它做了什麼"是絕對不對的觀念，不是只有政治而已，而是為人處世必須要小心萬劫不復的陷阱。
在數學或流行病統計上有一個叫做貝氏定理，應用在觀察一個人，則相當於觀察他失去信任的過程。
最近在公司跟資料科學家一起討論了產品推薦機制的運作邏輯，才開始理解了甚麼是關聯分析（Associative Analysis），覺得挺有趣的，想說把學習心得記錄下來，藉此機會跟大家分享。
接著下來，我們就以「樂屋網」產品的使用者行為資料庫，做為假設的範例，進行簡單的解釋說明。
條件機率與貝氏定理
這本書也是跟著讀書會讀完的。發現外國人的寫作習慣通常都會有那種引(ㄅㄧ)人(ㄋㄧˇ)入(ㄎㄢˋ)勝(ㄨㄢˊ)的設計，也就是會在前面講個大概，跟你說後面還有更精采的唷(花媽音效)，欲知詳情下回分曉的寫作風格，於是就默默地看完了整本。
