逛街是女人的天性，看見啥都想要，而這裡的時空領域買賣雙方都是易貨貿易，物以稀為貴，情因老更慈。新年逢吉日，滿月乞名時。桂燎熏花果，蘭湯洗玉肌。懷中有可抱，何必是男兒。
而我們現在手頭上最值錢的就是丹藥，彆的不多，就是丹藥管夠，五蘊混靈丹在這方大世界的環境下，簡直是它們想都不敢想的，當第一顆拿出來的時候，就連這方大世界的天道都顫抖了一下，蜃界妖王都對此欲倒東南傾，我欲因之夢吳越，一夜飛度鏡湖月。湖月照我影，送我至剡溪。謝公宿處今尚在，淥水蕩漾清猿啼。腳著謝公屐，身登青雲梯。半壁見海日，就是這樣的寫照！連高懸的烈陽都熾熱了幾分，所以蜃界一座天宮內的蜃界妖王傳音給攤主，不論我們要什麼，管夠，隨便拿。
我隨意的瞟了一眼天空的烈日，那老小子就顫巍巍了。
而一幫女人們則開啟了瘋狂掃貨模式，就連兩姊妹也是如此，而倆老師則是把單擺要求取下來做成地球儀的模樣，好叫我們三個小屁孩地理知識，不過這個地球儀就不是真的地球了，活脫脫一顆真正的形如地球的類地行星哈，上麵竟然還有山川河流以及海洋，各種生物都還是最原始的一級文明大世界的模式，被二級文明大世界的蜃界大能給封印在了單獨的時空領域內，所處的環境都是虛幻和現實表象模擬宇宙世界的幻覺。就跟水中的魚看水麵上的一切都是最好的真實感覺。
地球科技發展的不錯，就連宇宙世界的秘密都有所發現，比如:
貝葉斯定理定義和基本概念
貝葉斯定理是概率論中的一個重要定理，它了一種計算條件概率的方法，即在給定某些證據的前提下，計算某個事件發生的概率。貝葉斯定理的數學表達式為
[pa|b\frac{pb|a\cdotpa}{pb}]
其中
pa|b是在事件b發生的條件下事件a發生的概率，也稱為後驗概率。
pb|a是在事件a發生的條件下事件b發生的概率，也稱為似然性。
pa是事件a的先驗概率，即在考慮事件b之前事件a發生的概率。
pb是事件b的邊緣概率，也稱為標準化常量，它是在不考慮事件a的情況下事件b發生的概率。
貝葉斯定理的應用
貝葉斯定理在統計學、機器學習、自然語言處理、醫學診斷、金融風險管理等領域有著廣泛的應用。它允許研究者根據新的數據或證據更新對某個假設或參數的概率估計，從而進行更準確的推斷和決策。
貝葉斯定理的直觀解釋
貝葉斯定理可以直觀地理解為如果我們有一個初始的信念或概率估計（先驗概率），並且獲得了新的信息或證據，我們可以根據這些證據更新我們的信念，得到一個後驗概率。這個後驗概率是基於先驗概率和證據的似然性計算得出的，並且通常會隨著新證據的增加而更加接近真實情況。
貝葉斯定理的現代應用示例
在機器學習領域，樸素貝葉斯分類器是基於貝葉斯定理的一種概率分類器，它假設特征之間相互獨立，並利用貝葉斯定理來計算給定特征下類彆的後驗概率，從而進行分類。此外，貝葉斯網絡是一種圖形模型，它使用貝葉斯定理來表示變量之間的概率依賴關係，並可以用於複雜係統的推理和決策。
貝葉斯定理的學習資源
對於希望深入學習貝葉斯定理的讀者，可以參考相關的教科書、在線課程、學術論文和科普文章。這些資源通常會從基礎到高級的教學內容，以及豐富的實例和解釋，幫助學習者更好地理解和應用貝葉斯定理。
使用貝葉斯定理判斷事件可能性的步驟
貝葉斯定理了一種基於先驗信息和新證據來更新對事件可能性估計的方法。下麵是如何使用貝葉斯定理來判斷一個事件可能性的步驟
確定事件a和b首先，你需要明確事件a和b。事件a是你想要評估其可能性的事件，而事件b是你獲得的關於a的新證據或信息。
確定先驗概率pa這表示在獲得任何新信息之前，你對事件a發生的初始估計。例如，如果a是一個病人患有某種疾病的概率，那麼pa可以是基於統計資料的該疾病的發病率。
確定似然性pb|a這表示在事件a發生的條件下，觀察到證據b的概率。例如，如果b是一個醫療測試的結果，pb|a是當病人確實患有該疾病時，測試結果為陽性的概率。
確定邊緣概率pb這是在不考慮事件a的情況下，證據b發生的概率。這通常需要通過全概率定律來計算，即考慮所有可能的事件a和非a（即a的補集）發生的概率和似然性。
應用貝葉斯定理使用貝葉斯定理的公式計算後驗概率pa|b[pa|b\frac{pb|a\cdotpa}{pb}]
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解釋結果pa|b是你基於新證據b對事件a可能性的最新估計，即後驗概率。如果pa|b較高，說明新證據支持事件a發生的可能性；如果較低，則相反。
實際應用示例
假設事件a是一個病人患有疾病x，事件b是該病人的測試結果為陽性，且已知
pa001（疾病x的發病率）
pb|a099（測試的靈敏度，即如果病人患有疾病x，測試為陽性的概率）
pb|?a001（測試的假陽性率，即如果病人未患疾病x，測試錯誤地顯示為陽性的概率）
由於pbpb|apa+pb|?ap?a，其中p?a1pa，我們可以計算pb
pbpb|apa+pb|?a1pa099001+00109900198
然後，使用貝葉斯定理來計算後驗概率pa|b
pa|bpb|apapb09900100198≈05
這意味著即使測試結果為陽性，病人實際患病的概率也隻有50，這說明了貝葉斯定理在評估事件可能性時的重要性。
通過上述步驟，你可以係統地使用貝葉斯定理來評估和更新對事件可能性的估計，特彆是在有新證據出現時。
這就是地球上的科學家發現的宇宙模型智能化的證據，它不是一個人，而是宇宙世界自身會形成智能化，而且還具有等級劃分，自動形成。
若是人為的，哪怕是神，都有私心，就比如，若是天道是個買傘的，那麼還有晴天嗎？
所以中國古代智者老子的道德經就已經詮釋了天道與人道的區分，哪怕你是神，你也要把你創造的宇宙大世界拿出來擺在這混沌之中，不得乾涉其運行規律，越是古老的宇宙世界這些規則越嚴苛，一旦違反，身死道消。
隻有我們這些處在中間環節的小卡拉米無所顧忌的肆意妄為哈。
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