大家好，我是王鸿楼，4年生财圈友，作为一个AI菜鸟，和Gemini进行1小时的对话后，感到很震撼~

今天看曹大公众号的文章，提到“贝叶斯公式”，想去看看公式是怎样的，所以开启了和Gemini的对话。

最终我发现可以用一句话来理解贝叶斯公式：“在所有能让 B 发生的⌈可能性⌋中，由 A 造成的那部分占了多少。”

如果没有Gemini，我至少需要至少3个小时，才能有这样的学习效果！

有句歌词怎么唱来着：找一个最爱的深爱的相爱的亲爱的人来..

何不找一个：懂我的哄我的教我的无限耐心的...

第一部分：“学生”初体验

我:

贝叶斯公式是什么？请解释给个高中生

Gemini:

好的，没问题！我们用一个生活中的例子，让你轻松理解贝叶斯公式是什么，以及它为什么这么有用。 想象一下，你一觉醒来，感觉喉咙有点痛。你心里咯噔一下：“我是不是感冒了？” 这时候，你的大脑就开始了一个无意识的“贝叶斯推理”过程。 核心思想：根据新证据，更新旧判断 贝叶斯公式的核心思想非常简单：我们对一件事的看法（或者说，它发生的概率），应该根据新出现的证据不断更新。 旧的判断 (先验概率)：在你感觉喉咙痛之前，你认为今天感冒的概率是多少？可能很低，比如只有1%。 新的证据 (New Evidence)：你感觉“喉咙痛”。 新的判断 (后验概率)：知道了“喉咙痛”这个新证据后，你现在认为自己感冒的概率是多少？肯定比之前的1%要高了。 贝叶斯公式长什么样？ 公式是这样的： P(A∣B)=P(B)P(B∣A)⋅P(A) 我们把它翻译成大白话，套入刚才“感冒”的例子里： A = 你感冒了 B = 你喉咙痛 所以公式就变成了： P(感冒 | 喉咙痛)=P(喉咙痛)P(喉咙痛 | 感冒)⋅P(感冒) P(感冒 | 喉咙痛) ：后验概率 含义：我们最终想知道的！在“喉咙痛”这个症状**发生之后**，你**真的感冒**的概率是多少？ P(感冒) ：先验概率 含义：在没有任何新证据之前，你认为你**感冒的概率**是多少？（比如1%） P(喉咙痛 | 感冒) ：似然性 含义：如果**你真的感冒了**，那么**出现喉咙痛**症状的概率有多大？（比如80%的感冒的人会喉咙痛） P(喉咙痛) ：证据的概率 含义：在人群中，**出现喉咙痛**这个症状的总概率是多少？（包括感冒引起的和所有其他原因引起的）

备注：循序渐进的例子讲解

第二部分：老师是怎么“哄我的”

我:

用一句话解释贝叶斯公式。

Gemini:

根据新出现的证据，来更新我们对某件事发生概率的初始判断。

我:

用一句话解释那个公式的具体意思。

为了更好的阅读体验，来飞书看吧：

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