🧠 贝叶斯算法专业工具

从抽象到具体，从公式到场景，从被动学习到主动探索

教学维度：深刻理解数学原理
实用维度：体验真实应用价值
交互式公式讲解
点击公式的不同部分查看详细解释，或观看动画演示

基础形式：

P(A|B) = P(B|A) × P(A) / P(B)

完整展开形式：

P(A|B) =
P(B|A) × P(A)
P(B|A)×P(A) + P(B|¬A)×P(¬A)
可视化原理图
真阳性: 0.0%
假阳性: 0.1%
真阴性: 99.9%
假阴性: 0.0%
常见误区解析
公式理解测试
快速检验
通过简单的问答来检验你对贝叶斯公式的理解程度

概念理解

问题1：P(A|B) 表示什么？
问题2：贝叶斯公式的核心作用是？

应用理解

问题3：医疗检测中，为什么高准确率不等于高阳性预测值？
问题4：在贝叶斯更新中，哪个因素最容易被忽略？
点击查看答案解析 📖
问题1答案：B - P(A|B)是条件概率，表示在B发生的条件下A发生的概率。
问题2答案：B - 贝叶斯公式的核心是根据新观察到的证据来更新我们对事件概率的估计。
问题3答案：B - 当疾病的基础发病率很低时，即使检测准确率很高，大部分阳性结果仍然是假阳性。
问题4答案：B - 人们往往忽略先验概率（基础概率），过分关注新证据，这是贝叶斯推理中最常见的错误。
交互式公式构建器
拖拽学习
通过拖拽组件来构建贝叶斯公式，加深对公式结构的理解

可用组件（拖拽到下方构建区）

P(A|B)
后验概率
P(B|A)
似然概率
P(A)
先验概率
P(B)
边缘概率
=
等号
×
乘号
÷
除号
—
分数线

公式构建区

将组件拖拽到这里构建公式
目标：P(A|B) = P(B|A) × P(A) ÷ P(B)

构建验证

💡 学习提示
  • • 先放置左边的后验概率
  • • 然后添加等号
  • • 右边按照分子分母的顺序
  • • 分子：似然 × 先验
  • • 分母：边缘概率
🎯 记忆口诀
"后验等于似然乘先验，除以边缘做分母"
这个口诀帮助记住贝叶斯公式的结构