程序员的你
还打算一直单下去吗
???
一个人逛超市
一个人看电影
一个人出去逛
一个人躺在床
一个人去上班
一个人去吃饭
直到现在还是和更多的
“一个人”
纠缠
!!!
如果你是一只
“单身狗”
同时还是一个精通算法的程序员单身狗
那么我先要恭喜你了
因为用这招
你可以摆脱单身狗的称号了
从一个人变成两个人
!!!
从事数据科学的人都知道贝叶斯定理。本文是我通过贝叶斯解决她是否喜欢我这一两难问题的方法。
贝叶斯信念更新方程如下:
P(h|d) / P(-h|d) = P(d|h)·P(d|-h) · P(h)/P(-h)
后验概率 = 先验胜率(Prior Odds)* 似然比
接下来我会用通俗易懂的语言解释这个方程。一个女孩对你感兴趣的几率是女孩喜欢你的初始可能性(Initial Likelihood)乘以量化的新证据。
第一步:
计算女孩对你感兴趣的初始可能性。假设为 50%。
第二步:
现在,每当你找到与她对你的亲密度有关的证据时,将初始可能性乘以一个 0 到 2 之间的数。这个数小于 1 表示她对你不感兴趣,大于 1 表示感兴趣。我们姑且称这个数为喜欢系数。假设为 1.2。
第三步:
50*1.2 = 60%,这是你新的初始可能性。用这个数一直重复第二步。注意,所乘的数小于 1,结果会变小,反之会变大。 所以,初始可能性 * 喜欢系数 = 更新概率(Updated Probability) 如果最新的初始可能性到了 100%,这代表她绝壁喜欢你。
规则和建议
初始可能性(IL):
这个数最好小于 50%。既然你要使用这种方法,就说明你不确定她是否喜欢你,所以 IL 要介于 5% 和 20%。要实事求是。20% 表示十分感兴趣,5% 表示丝毫不感兴趣。具体取值取决于她对你的亲密度,或者她在和你一起时是否感到轻松。
喜欢系数(LC):
这一部分比较难搞。每一次你和她打交道,都要做记录。每一次,你都会找打她是否喜欢你的证据。
如果在互动的过程中,你让她更加喜欢上你,
那么 LC 大于 1,多数情况下小于 1.5。
若互动失败,那么 LC 要小于 1,多数情况下大于 0.5。
除此之外,如果你发现她流露出了对你的兴趣,确保你选择的 LC 总是小于 1.5,因为我用大于 1.5 的 LC 直接表明我非常有戏。大于 1.5 的 LC 保留用于你发现了她喜欢你的坚实的证据,如她明确告诉朋友她喜欢你(不是间接地)。所以,经验是,如果你证据不足,那么 LC 总是要小于 1.5。
更新概率(UP):
IL 和 LC 相乘,所得结果就是新的 IL。再次互动后,将这个新的 IL 与 LC 相乘。重复这个过程,知道所得结果为 100%。
举个例子:
IL =20%. LC =1.5. ∴ UP = 30
新的 IL = 30%. LC = 1.1. ∴ UP = 33%
新的 IL = 33%. LC = 1.5 ∴ UP = 49.5%
新的 IL = 49.5%. LC = 1.5. UP = 74.25%
新的 IL = 74.25%. LC = 0.8. UP = 59.4%
一直重复直到结果为 100%。
这个定理将帮你作出冷静理智的决定。你可以做一些小事,让 LC 取值更大。根据她是什么样的人,你可以做一些事情来打动她。有什么本领,都拿出来吧。但是计算过程还是一样。
尽管这个公式是基于预测科学的真实数学的,但是它无法测试。你可以亲自尝试,然后告诉我结果。采用这个方法,关系搞黄了和我无关。
大胆去爱吧
骚年
愿程序员获得真爱
!!!