您正在开发一款教育游戏，该游戏必须回答简单的概率问题，例如：“一个罐子里有 6 个红色弹珠、4 个绿色弹珠和 3 个黄色弹珠。抽到绿色弹珠的概率是多少？”哪种方法能以最少的运营开销满足要求？

正确答案是实现计算概率的简单基于规则的代码。对于此类简单的概率问题，直接编写代码来计算（例如，绿色弹珠数量 / 总弹珠数量）是最有效且运营开销最低的方法。这种方法不需要数据训练、模型部署或复杂的计算基础设施。 训练一个监督回归模型来预测概率是过度的。回归模型需要大量的训练数据，并且在处理这种确定性问题时，其性能不会优于直接计算。 使用强化学习训练一个输出概率的模型也是不合适的。强化学习主要用于决策制定和序列任务，不适用于直接计算静态概率。 使用无监督学习来估计概率密度不适用于此场景。无监督学习用于发现数据中的模式，而不是直接计算给定明确数量的概率。