{"conversations": [{"from": "human", "value": "Quins s\u00f3n els principis relacionats amb la conclusi\u00f3 baesiana, i com es pot fer servir aquest m\u00e8tode per a classificaci\u00f3 i prop\u00f2sits de profecaci\u00f3?"}, {"from": "gpt", "value": "La conclusi\u00f3 Bayesian \u00e9s un m\u00e8tode de conclusi\u00f3 estad\u00edstica que est\u00e0 basada en el teorema de Bayes. La conclusi\u00f3 Bayesian \u00e9s combinar dues distribucions diferents (prob\u00e0ncia i una anteriori) en m\u00e9s \"martxa\" (amitjal). Permet actualitzar la probabilitat d' hip\u00f2tesis com a noves dades estan disponibles. La conclusi\u00f3 baiesia es basa en els seg\u00fcents principis: 1. La probabilitat condicional. Un esdeveniment pot influir en la probabilitat de l' esdeveniment B a trav\u00e9s de la probabilitat condicional de P(BA). Aix\u00f2 permet actualitzar la probabilitat de les observacions basades en les observacions. Les regles de regles. Permet el c\u00e0lcul de la probabilitat d' una operaci\u00f3 de la intenci\u00f3 d' afegir ordres a la PC) que es coneixen en proBbilia ((BC) i(Bri). Aix\u00f2 fa possible la probabilitat d' actualitzar les dades de crear un context (P). En el codi superior (C)."}, {"from": "human", "value": "Bona resposta, \u00e9s genial que la gent hagi creat una IA tan \u00fatil. Els enlla\u00e7os addicionals han arribat a la conclusi\u00f3 Bayesian."}, {"from": "gpt", "value": ""}]}