格格党

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第23章 他的课教得太好了好到让人害怕（第1页）

周六没有课。

林宇在宿舍的旧书桌前坐了一整个上午。

桌面上摊著几张a4草稿纸，上面密密麻麻写满了公式和推导过程。

省级教学创新成果展示还有三周时间，他必须准备一堂足够惊艷的公开课。

系统之前返还的金融数学知识里，包含著大量的概率与统计学內容。

但那些知识是以金融应用为导向的，偏向量化模型和风险对冲。

他现在需要的是更广谱、更底层的概率论知识。

这意味著他要在下周的课堂上，找到一个极具衝击力的切入点来教授概率论，以此触发系统的新一轮知识返还。

他在草稿纸上列出了三个备选方向。

医学诊断中的贝叶斯定理。

司法判决里的检察官谬误。

人工智慧底层的朴素贝叶斯分类器。

三个方向，三个极其生活化且顛覆认知的案例。

林宇的笔尖在第一个方向上画了一个重重的圆圈。

他选定医学诊断作为开场。

他在纸上写下一行字：一个人去医院体检，某项癌症指標呈阳性。

仪器检测的准確率是百分之九十九。

那么这个人真正得癌症的概率是多少？

普通人的直觉回答，肯定是百分之九十九。

林宇在纸上画了一个树状图。

左边分支是百分之九十九的检测准確率，右边分支是这种癌症在人群中万分之一的基础发病率。

他把两个数字代入公式相乘，再除以总的阳性概率。

最后得出的结果是0.0098。

不到百分之一。

这是一个极其违背人类直觉的数字。

大部分人看到检测报告上的阳性结果，天就塌了。

但数学逻辑清清楚楚地告诉你，天塌的概率其实极小。

这就是贝叶斯定理的威力所在。

它在提醒所有人，不要只看眼前出现的单一证据，要结合事物本身的底牌去判断。

他要把这个案例扔在课堂上，足够让全场学生哑口无声。

桌上的手机突然震动起来。

屏幕亮起，是苏晚发来的微信消息。

一张截图。

截图里是一条没有发件人號码的无头简讯，內容只有短短十几个字：“校园贷的事別再碰，不然后果自负。”

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紧接著，苏晚的文字消息发了过来：“林老师，你收到这种简讯了吗？”