信源的「可信度」竟然是可以测量的，AI底层原理中也少不了它

现在，我给你一颗六个面的骰子（色子），请问，你能不能测量这个骰子的可信度？也就是说，判断出这是一个公平的骰子，还是一颗作弊用的骰子。

假如说，有一个硬币被动过手脚了，它不再是公平的，而是出现正面的概率要多于反面的概率，它正面朝上的概率是 0.6。那么请问，如果抛 10 次硬币，会得到几次正面几次反面呢？

假设，你拿到了另外一枚硬币，你只知道这枚硬币也是被动了手脚了，只是不知道它具体被动了怎样的手脚。我要你根据扔硬币的结果去反推这枚硬币的正面固有概率是多少，你该怎么推算呢？

假如，你现在拿到一枚硬币，你扔了 10 次，得到 6 次正面。

那么，结论是这样：

这枚硬币正面固有概率是 0.6 的似然值是 0.2508。换句话说就是，我们完全可以认为这枚硬币正面固有概率是 0.6 的可信度是 25.08%。

其实这里的0.2508，也就是不管固有概率本来是多少，你都假设它就是 0.6，然后去计算一下在这个假设下，抛硬币 10 次 6 正 4 反的概率值，这个值就是似然值。