这里是先验概率和后验概率的理解：人工神经网络，是机器学习的一种，其第一件事就是事先给各个神经节点赋予权重，也可以认为，这就是先验概率，而神经网络各节点权重的调整，完全可以看作是用后验概率对先验概率的刷新。
读的文章中的先验，基本上就是凭借经验啊，肉眼啊，去确定一些函数类型，阶啊，之类的；
关于置信区间、置信度的理解：所谓置信水平就是本节开头提到的给出一个区间的信心，这个信心以概率来表示，绝大多数情况下取0.95，表示你对所估计的总体参数有95%的信心落在你所给的区间内。通常置信水平以1-α表示，α称为显著性水平。