看到这位模友如此渴望知识的目光，那超模君今天就来讲讲贝叶斯定理。众所周知，贝叶斯定理是一种在已知其他概率的情况下求概率的方法：
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既然开讲了，那就不要停下来了。
那我们怎么去理解这个传说中不黄但很暴力的贝叶斯定理呢，贝叶斯定理是如何暴力狂虐数学界的？
首先，对于贝叶斯定理，还是要先了解各个概率所对应的事件。- P(A|B) 是在 B 发生的情况下 A 发生的概率；
- P(B|A) 是在 A 发生的情况下 B 发生的概率；
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还没看懂。。。那我还是举个栗子吧
京西大旅馆为了庆祝开业三周年的好日子，老板刘强西准备带着实习生小天去郊外旅游，不过一大早天空多云：
- 但多云的早上其实挺多的（大约40%的日子早上是多云的）！
- 这个月干旱为主（平均30天里一般只有3天会下雨，10%）！
此时，我们用"雨"来代表今天下雨，"云"来代表早上多云。当早上多云时，当天会下雨的可能性是 P(雨|云)。P(雨|云) = P(雨)·P(云|雨) /P(云) - P(云|雨) 是在下雨天早上有云的概率 = 50%
P(雨|云) =0.1×0.5/0.4=0.125
小天：刘老板，不用看天气了，今天下雨的概率只有12.5%，可以去郊游的。
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刘强西听完后：行，那赶紧上车！
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小天尴尬ing![]()
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故事到这里还没结束，超模君当时在学习贝叶斯定理的时候，时常会记不住到底是B在前，还是A在前，公式该怎么写。
直到有一次，小天（这个小天是超模君的小天，不是刘强西的小天）看我在写贝叶斯公式，说出：AB AB AB。
所以对于贝叶斯公式，记住AB AB AB，然后再做分组："AB = A×BA/B"。![]()
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别急，假如“A”还有两个可能
不知道模友们有没有听说过“假阳性”、“假阴性”这两个词。
某些疾病检测就很喜欢用这两个名词，医学院的同学赶紧拿好小板凳，接下来就是考试重点了。
贝叶斯定理虽然只是一个概率计算公式，但其最著名的一个用途便是“假阳性”和“假阴性”检测。![]()
再丢个栗子。。。
上次没出成郊游，刘强西却在路边捡了一只小流浪猫回京西大旅馆，每天就顾着撸猫。。。
两天过后，刘强西突然浑身发痒，小天就想起来是不是刘强西对猫过敏，于是刘强西就做了一个简单的过敏检测：- 对于真的有这种过敏的人，检测有 80% 的机会给回 "有" 的结果；
- 对于没有这种过敏的人，检测有 10% 的机会给回 "有" 的结果（而这种情况，称之为"假阳性"）。
从实际情况看，京西大旅馆的村子有 1% 的人有这种过敏，而刘强西的检测结果是 "有"，那么刘强西真的有这种过敏的可能性有多大？
- P(有|过敏) 是对于真的有这种过敏的人，检测的结果是 "有" = 80%
- P(有) 是对于任何人，检测的结果是 "有" = ??%
糟糕！我们并不知道检测结果是 "有" 的一般可能性是多少……
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不过我们可以把有这种过敏和没有这种过敏的概率相加来求这个一般概率：- 1% 的人有这种过敏，检测对 80% 的这些人说 "有"
- 99% 的人没有这种过敏，检测对 10% 的这些人说 "有"
P(有) = 1% × 80% + 99% × 10% = 10.7%
就是说大约 10.7% 的人会得到 "有" 的检测结果。
那此时我们就可以计算出，刘强西真正对猫过敏的概率为
P(过敏|有) = 1% × 80%/10.7%= 7.48%
纵观2600年数学文明史，许多看似千篇一律的数学公式定理，却让这个世界发生了翻天覆地的改变，贝叶斯公式如此，泰勒公式、洛必达法则亦如此...虽然贝叶斯统计作为常用的基础算法，但千万不要小看它的作用，它在机器学习中是占据重要的一席之地，尤其是在数据处理方面，针对事件发生的概率以及事件可信度分析上具有良好的分类效果。
而这一切的发现，都离不开数学史上的那一群伟大的人。每张扑克的背后都有一段珍贵的历史，它们共同承载着人类的数学文明、凝聚着世上顶尖数学家的文明结晶、闪烁着智慧的光芒，这不是一副普通的扑克牌，而是属于你的数学之旅！![]()
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我们期待着你，也希望和你一起，感知这一场数学之旅~![]()
作者简介：超模君，数学与交叉科学教育自媒体博主。爱分享有用的数学建模知识，爱深挖有趣的交叉科学人物故事，爱为靠谱的现代教育产品打call。著有《芥子须弥·大科学家的小故事》，由清华大学出版社2019年出版。
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