1.賭けの数式:ギャンブルに勝つ

$$
P(本命の勝利)=\frac{1}{1+\alpha{}x^\beta{}}
$$

賭けの数式

P(本命の勝利)=\frac{1}{1+\alpha{}x^\beta{}}

2.判断の数式：状況を正しく理解する

$$
P(M|D)=\frac{P(D|M)・P(M)}{P(D|M)・P(M)＋ P(D|M^c)・P(M^c)}
$$

判断の数式

P(M|D)=\frac{P(D|M)・P(M)}{P(D|M)・P(M)＋ P(D|M^c)・P(M^c)}

$$
h・n\pm1.96・\sigma・\sqrt{n}
$$

信頼の数式

h・n\pm1.96・\sigma・\sqrt{n}

$$
P(S_{t+1}|S_t)=P(S_{t+1}|S_t,S_{t-1},S_{t-2},...,S_1)
$$

スキルの数式

P(S_{t+1}|S_t)=P(S_{t+1}|S_t,S_{t-1},S_{t-2},...,S_1)

$$
A・\rho_{\infty}{}=\rho_{\infty}
$$

影響力の数式

A・\rho_{\infty}{}=\rho_{\infty}

$$
dX=hdt+f(X)dt+\sigma・\in_t{}
$$

市場の数式

dX=hdt+f(X)dt+\sigma・\in_t{}

$$
r_{x,y}=\frac{\Sigma_i{(M_{i,x}-\bar{M_x})(M_{i,y}-\bar{M_y})}}{\sqrt{\Sigma_i{(M_{i,x}-\bar{M_x}})^2\Sigma_i{(M_{i,y}-\bar{M_y}})^2}}
$$

広告の数式

r_{x,y}=\frac{\Sigma_i{(M_{i,x}-\bar{M_x})(M_{i,y}-\bar{M_y})}}{\sqrt{\Sigma_i{(M_{i,x}-\bar{M_x}})^2\Sigma_i{(M_{i,y}-\bar{M_y}})^2}}

$$
Q_{t+1}=(1-\alpha)Q_t+\alpha{}R_t
$$

報酬の数式

Q_{t+1}=(1-\alpha)Q_t+\alpha{}R_t

$$
-\frac{d(y-y_{\theta{}})^2}{d\theta{}}
$$

学習の数式

-\frac{d(y-y_{\theta{}})^2}{d\theta{}}

$$
\frac{If...then...}{もし.....なら、......}
$$

普遍の数式：

\frac{If...then...}{もし.....なら、......}