一帆：今天我看到一篇关于贝叶斯理论的文章。
我：贝叶斯理论是什么你讲给我听呀。
一帆：你看我们传统观点认为，抛一次硬币，向上的概率是50%一个定值对吧？但是贝叶斯的观点是向上的概率应该服从一个分布，当取样少的时候会得到接近定值但当样本无限大，应该得到服从周遭环境影响，例如硬币两面厚度重量抛起来的角度等的从0-1的分布……
我：哦我明白了原来如此！
一帆：如果把贝叶斯理论用在神经网络的参数设定上，那么machine learning的输入……
我（思绪已经飘走，心里想的变成了：depound那件卫衣不错啊，fearofgod的essential那个灰绿饱和度低也很好看诶……下面配一个灰色打底裤加长袜吧…唉但是得腿细一点好看……）
一帆内心os（佳雯听的好投入感觉一直在思考🤔）