突發奇想，可以把每天學的東西搞成個問答形式，就像理想國那種對話形式，有點不好說清楚的東西這樣一來就能表達的很生動很清楚了！（還可以看著問題回想答案
內容選材上盡量都是基本、常用且重要的知識點。盡量簡潔。
（打字好麻煩，還是在筆記本上寫字方便。也不知道做這個能做多久）
問：概率與統計的區別是什麼？
答：看筆記本
問：什麼是似然函式？
答：似然函式p(x|θ)：當x是已知確定的，θ是變數，p(x|θ)這個函式叫做似然函式。
當θ是已知確定的，x是變數，p(x|θ)這個函式叫做概率函式。
問：最大似然估計（mle）是什麼？
答：求引數θ，使似然函式p(x|θ)最大。
問：那怎麼理解呢？
答：在事件x發生的前提下，找出使事件x發生概率最大的引數θ。
問：最大後驗概率估計（map）是什麼？
答：求引數θ，使p(x|θ)p(θ)最大。
問：怎麼理解呢？
答：就是說，求得的θ不僅僅讓似然函式大，θ自己出現的概率（先驗概率）也得大。有點像正則化加入懲罰項的感覺。
此外，p(θ|x) = p(x|θ)p(θ) / p(x) , 被稱為後驗概率。
問：停，後驗概率p(θ|x)與似然函式p(x|θ)有什麼區別？還有p(x|θ)不是還可以是概率函式嘛？你怎麼指定他是似然函式還是概率函式？
答：先回答第二個問題，上面問'什麼是似然函式'那裡不是說了嗎。而且不用指定，就是直接能知道的啊。
後驗概率p(θ|x)是在x發生前提下，某個θ的概率，他是乙個從邏輯上講只關於θ的概率；
似然函式p(x|θ)是在x發生前提下，θ取值為θ時（能明白吧？）x發生的概率。他是乙個從邏輯上講關於x的概率。這裡舉例：x發生了，若θ=0.3，則x發生的概率為0.5；若θ=0.1，則x發生的概率為0.9。很明顯，既然x已經發生了，那麼θ等於0.1的概率要遠遠大於0.3。因為x都已經發生了啊。
問：馬爾可夫毯（markov blanket）是什麼？
答：馬爾可夫毯是貝葉斯網路中的概念。給定乙個節點t，他的mb是唯一的，包括t的所有父、子和配偶（和t有共同孩子的）節點，如下圖：
問：那什麼是馬爾可夫邊界（markov boundary）呢？
答：變數t的mb是u（變數的完整集合）的任何最小子集，它使得u的其餘部分與t無關。
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2020春招菜雞面試記錄
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C 菜雞上分記錄01
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