#p166705,Михаил написал(а):почему бы не начать с ее повторения, хотя она и очень упрощенная?
ВАГУФ, в нашем случае это напрашивается! По статистике хранилища, эту книгу за последнюю неделю скачали 15 человек, и я предполагаю, что это наши ГУФы. Да, но сколько же человек хотя бы пролистали ее, хотелось бы знать? Судя по полному отсутствию откликов, увы...
Ну да ладно, что есть, то и есть. "Других писателей у меня для вас нет..." (высказывание, приписываемое И.В.Сталину).
Поговорим о нашей программе более конкретно, в предположении, что "для разгона" мы воспользуемся приведенной в книге. Там приведены сведения о сотне разных болезней, и также список вопросов, по ответам на которые программа должна определить наиболее вероятный диагноз. Хотя, как я увидел в предложенных ГУФами образцах профессиональных программ, лучше, если на выходе будет сразу несколько наиболее вероятных болезней. Тогда предполагаемому врачу, которому мы покажем результат, легче будет определиться...
Вы уже поняли, наверное, насколько труднее выдать конкретный медицинский диагноз клиенту (вообще-то он пациент, но мне, с моим ником, как-то неловко употреблять это слово! Пусть это будет клиент). Чем сообщить ему, что у него не в порядке такой-то меридиан, или больные биоточки, или у него не та аура. Это лишь нам, биорезонанщикам, о чем-то говорит, а какая польза узнать про свой якобы кривой меридиан желчного пузыря неподкованному человеку? Тем более, что этот пузырь в данном случае как бы и не причем...
Итак, этот перечень болезней образует базу знаний. В принципе это обычная база данных, то есть, если еще проще, таблица со списком болезней и определенными уточнениями к каждой из них. А в базу знаний эта база превращается в сочетании с нашей программой, способной эти данные перерабатывать и уточнять.
И как мы поняли из этой увлекательной книги, каждая строка таблицы, относящаяся к конкретной болезни, состоит из ее названия, затем априорной вероятности, затем вероятности получения ответа Да, и вероятности ответа Нет. А для чего нам эти вероятности? Ну, насчет теоремы Байеса вы сами прочитаете в книге, а еще лучше, если в интернете поищете более обширные сведения по этому вопросу. Испугались? Так спешу вас успокоить, что это необязательно, достаточно лишь знать, что есть на свете такая формула, и что наша программа будет рассчитывать вероятности болезней из нашего списка именно по этой формуле.
Априорная вероятность - это вероятность наличия у клиента данной болезни, без учета его уточняющих ответов на вопросы. То есть, это вероятность того, что у случайно взятого человека окажется эта самая болезнь. Понятно, что на порядки больше должна быть вероятность пищевого расстройства, чем холеры, хотя ряд признаков и совпадает...
Между прочим, в перечне болезней нет любимого нашего остеохондроза и не менее любимого простатита. Это потому, что автор книги англичанин, а на Западе таких диагнозов попросту нет. Там считают, что под такими диагнозами скрываются разные болезни, с совсем разными методиками их лечения. Но ведь буржуи нам не указ? Так ничто не помешает нам ввести и остеохондроз в наш список, снабдить его нужными вероятностями...
Но учтите, что в таких программах самое сложное - это определить эти вероятности достаточно достоверно, ибо от этого зависит, насколько правильно программа будет ставить диагноз. Хотя и приведенные в книге вероятности для "законных" болезней взяты неизвестно откуда. И ничто не мешает нам их изменять, уточнять, когда мы так решим!
Итак, в начале работы программа исходит из того, что мы больны всеми этими болезнями, с их априорной вероятностью. Но потом, по мере прогонов по списку и с учетом наших ответов на выводимые вопросы, круг предполагаемых болезней сужается все больше и больше, а болезни, вероятность которых оказываются меньше априорной, исключаются из рассмотрения.
- Подпись автора
Всё есть яд, и всё есть лекарство, а разделяет одно от другого лишь доза (Парацельс)