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换言之，就是“即使忘记了之前使用过的信息也没问题”
的意思。
这是因为它在后验概率中得到了体现，而如果将后验概率视为先验概率，只要进行新的推理，结果就不会发生变化。
这让我们了解到贝叶斯推理的神奇所在。
一直以来，我们都在使用庞大的信息来推算概率，而如果每次都动用所有的信息来进行推测的话，就会非常麻烦。
同时，脑中需要存储的信息量也会变得很大。
另一方面，只使用过一次的信息，即使后来丢掉，其结果也已经完全反映到了当前的推理中，只要运用得当，在效率高的同时又不费力气。
而贝叶斯推理正是具备了上述功能。
这也可以说是一种“学习功能”
。
贝叶斯推理中，修改过的“各个类别的后验概率”
，已经使用了所有的信息。
也就是说我们可以将其看作“从信息中学习到的结果”
。
贝叶斯推理正是具备了“收集信息并自动变聪明”
的功能。
打个比方来讲，贝叶斯推理拥有“人类特性”
的功能。
我们总是对他人的能力和人性等进行评估。
这时，我们并不是始终“调动迄今为止的记忆来进行评价”
的，而是通过观察这个人的某些行为，做出对其印象的判断。
一般情况下，这些行为事后就会被忘记了。
在此基础上形成的印象，经历了下一次新的观察之后，也会再一次被转化为新的印象。
如果我们不断地重复“信息”
→“修改印象”
→“遗忘信息”
的过程，慢慢地就会形成了对这个人的固定评价。
重要的是，像这样通过逐步“修改印象”
得出的结果，与“通过迄今为止的所有观察，一次性形成的印象”
之间，并没有太大的偏差。
因此，我们没有必要总是“从白纸开始思考”
，这样会耽误大量的时间和精力。
贝叶斯推理，其实就像我们日常每天都在做的“印象的修改”
和“学习”
等一样，只不过是运用了系统的数值来进行计算。
据此，我们能够得出“从某种意义上来讲，贝叶斯推理是一种具备人类特性的推理方式”
的结论。
因此，如果在互联网商业中使用贝叶斯推理，就等于增加了一个能干的店员，营业能力会大大提高。
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