贝叶斯
朴素贝叶斯分类
贝叶斯定理
已知某条件下的概率，如何得到两条件交换后的概率，也就是在已知 $P(A|B)$ 的情况下如何求得 $P(B|A)$ 的概率。 $P(A|B)$ 是后验概率（posterior probability），也就是我们常说的条件概率。即在条件 $B$ 下，事件 $A$ 发生的概率。相反 $P(A)$ 或 $P(B)$ 称为先验概率（prior probability）。
适用于当很容易直接得出 $P(A|B)$，$P(B|A)$ 则很难直接得出，可由 $P(A|B)$ 计算得到 $P(B|A)$
$$
P(B|A)=\frac{P(A|B)P(B)}{P(A)}
$$
贝叶斯网
Bayesian Network，采用有向无环图表示网络结构，使用条件概率表CPT来描述联合概率分布。
参考
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