貝葉斯（樸素）

公式：

男60% 全部穿長褲

女40% 50%穿長褲

求穿長褲的人是女生的概率是多少？

P(A丨B)：在B的條件下A發生的概率（不容易得出）， B穿長褲的人 ，A女生

P(B丨A)：在A的條件下B發生的概率(容易得出)， A女生，穿長褲

P(A丨B)=0.5*0.4/（0.6*1+0.4*0.5）

普通計演算法：

u*0.4*0.5/u(0.6*1+0.4*0.5）=0.4*0.5/0.8

例子1：拼寫糾正

使用者輸入錯誤tlp, 到底是top 還是 tip ?

先驗概率 top大（因為常用），按照top tip 兩者到tlp的某種方法求得距離多少得出的概率

特定猜想的先驗概率*你輸入這個詞是某個單詞的概率

**例子

樸素貝葉斯：假設特徵之間是獨立的（對實際影響不大就行）

100封垃圾郵件裡面一共多少詞，垃圾郵件裡面不同詞出現的頻率多少，統計di這個單詞在垃圾郵件中出現的頻率即可