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随机试验具有三个特征：
可以在相同的条件下重复进行
每次试验的结果不止一个，但预先知道试验的所有可能的结果
每次试验前不能确定那个结果会出现
样本空间：随机试验E的所有结果构成的集合称为E的样本空间，记为S={e}S=\{e\}S={e}。 S中的元素为基本事件或样本点。 随机事件：一般称S的子集为随机事件。比如空集为不可能事件，全集为必然事件。 条件概率：P(B∣A)=P(AB)P(A)P(A)≠0P(B|A) = \frac {P(AB)}{P(A)} \qquad P(A) \neq 0P(B∣A)=P(A)P(AB)P(A)=0
P(H∣D)=P(H)P(D∣H)P(D)P(H|D) = \frac {P(H)P(D|H)}{P(D)}P(H∣D)=P(D)P(H)P(D∣H)
P(H∣D)P(H|D)P(H∣D) 后验概率
P(H)P(H)P(H) 先验概率
P(D∣H)P(D|H)P(D∣H) 似然概率
P(D)P(D)P(D) 边缘概率
对给定的输入x，通过学习到的模型计算后验概率分布P(Y=ck∣X=x)P(Y=c_k | X=x)P(Y=ck∣X=x),将后验概率最大的类作为x的类输出。
P(yi∣X)=P(X∣yi)P(yi)P(X)=P(yi)∏jP(xj∣yi)P(X)P(y_i|X) = \frac {P(X|y_i)P(y_i)}{P(X)} = \frac {P(y_i) \prod_j P(x_j|y_i)}{P(X)}P(yi∣X)=P(X)P(X∣yi)P(yi)=P(X)P(yi)∏jP(xj∣yi)
P(yi)P(y_i)P(yi)每个类别的先验概率，如P(军事)
P(X∣yi)P(X|y_i)P(X∣yi)每个类别产生该对象的概率
P(xi∣yi)P(x_i|y_i)P(xi∣yi)每个类别产生该特征的概率，如P(苹果|科技)
细读此文中的 @Xiangyu Wang 和 @秦松雄 回答
细读 @dawnmist 的回答
