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用算法撩妹都不会,别跟我说你是程序员

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“–2017 年马上就要过去了,你还是一个人吗?

– 废话,难道是一只狗吗?

–“单身狗”也算狗。

– ······

我们发现了一个歪国小哥发布的文章,里面详细介绍了如何利用算法确定一个姑娘对你是否有兴趣,至于这个小哥是不是单身······可能人家已经有了女朋友 / 男朋友了吧。

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。

长话短说:

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。

一些规则和建议:

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。如果互动失败,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。

2018年就要到了,大胆去爱吧,骚年!愿世界和平。

查看英文原文:

https://medium.com/@howal/mathematically-find-out-if-a-girl-is-interested-in-you-44217c75d5fe

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