朴素贝叶斯模型
贝叶斯法则
贝叶斯法则可能是概率论中最有生命力的一个公式。它可以用来计算条件概率或者主观概率。
贝叶斯法则的思想非常简单：随机事件发生的概率随着相关条件的发生而改变，一个命题真假的信念即主观概率随着相关证据的发现而改变。当正相关条件发生时，条件概率上调，当负相关条件发生时，条件概率下调。当有利证据发现时，主观概率上调，当不利证据发现时，主观概率下调。
个检测技术有99%的正确率，发病率1%，但是对于一个被测阳性的人来说仍然有50%的概率未患病。说明一个事件发生的先验概率很低，那么即使出现了非常有力的证据，这个事件发生的后验概率也不一定会很高。
在实际应用贝叶斯法则的时候，通常会存在许多的条件，而不是单个条件。例如利用关键词判断垃圾邮件。