关于贝叶斯算法，我想作为码农一定大家都不陌生了，毕竟有句话说的好：不认识贝叶斯的码农不是一个好码农！
但是你对贝叶斯算法究竟又了解多少呢？今天，小编和大家分享一些贝叶斯算法的知识，希望可以帮到大家也希望大家多多提出意见改进！
贝叶斯定理：也称贝叶斯推理，是关于随机事件A和B的条件概率（或边缘概率）的一则定理。其中P(A|B)是在B发生的情况下A发生的可能性。早在18世纪，英国学者贝叶斯(1702～1763)曾提出计算条件概率的核心公式如下图：
光是看图你可能就会觉得头大，搞不清楚所以然，但是我们把它简单翻译一下她就变得很简单啦
P(A丨B)表达为：B这样的情况，A的可能性
P(B丨A)同理：A这样的情况，B的可能性
P(A)是A发生的可能性
P(B)是B发生的可能性，其中P(B)=P(B丨A)P(A)+P(B丨A')P(A')......这个叫做全概率公式
用数学语言翻译就是：后验概率=先验概率*调整因子
公式中对应的代表含义如上，这样对应计算是不是就会变得容易一些呢？
应用实例：
投资决策
贝叶斯定理用于投资决策分析是在已知相关项目B的资料，而缺乏论证项目A的直接资料时，通过对B项目的有关状态及发生概率分析推导A项目的状态及发生概率。如果我们用数学语言描绘，即当已知事件Bi的概率P（Bi）和事件Bi已发生条件下事件A的概率P（A│Bi），则可运用贝叶斯定理计算出在事件A发生条件下事件Bi的概率P（Bi│A）。按贝叶斯定理进行投资决策的基本步骤是：
1 列出在已知项目B条件下项目A的发生概率，即将P（A│B）转换为 P（B│A）；
2 绘制树型图；
3 求各状态结点的期望收益值，并将结果填入树型图；
4 根据对树型图的分析，进行投资项目决策。
吸毒者检测
贝叶斯定理在检测吸毒者时很有用。假设一个常规的检测结果的敏感度与可靠度均为99%，也就是说，当被检者吸毒时，每次检测呈阳性（+）的概率为99%。而被检者不吸毒时，每次检测呈阴性（-）的概率为99%。从检测结果的概率来看，检测结果是比较准确的，但是贝叶斯定理却可以揭示一个潜在的问题。假设某公司将对其全体雇员进行一次鸦片吸食情况的检测，已知0.5%的雇员吸毒。我们想知道，每位医学检测呈阳性的雇员吸毒的概率有多高？令“D”为雇员吸毒事件，“N”为雇员不吸毒事件，“+”为检测呈阳性事件。可得
P(D)代表雇员吸毒的概率，不考虑其他情况，该值为0.005。因为公司的预先统计表明该公司的雇员中有0.5%的人吸食毒品，所以这个值就是D的先验概率。
P(N)代表雇员不吸毒的概率，显然，该值为0.995，也就是1-P(D)。
P(+|D)代表吸毒者阳性检出率，这是一个条件概率，由于阳性检测准确性是99%，因此该值为0.99。
P(+|N)代表不吸毒者阳性检出率，也就是出错检测的概率，该值为0.01，因为对于不吸毒者，其检测为阴性的概率为99%，因此，其被误检测成阳性的概率为1-99%。
P(+)代表不考虑其他因素的影响的阳性检出率。该值为0.0149或者1.49%。我们可以通过全概率公式计算得到：此概率 = 吸毒者阳性检出率（0.5% x 99% = 0.00495)+ 不吸毒者阳性检出率（99.5% x 1% = 0.00995)。P(+）=0.0149是检测呈阳性的先验概率。用数学公式描述为：
根据上述描述，我们可以计算某人检测呈阳性时确实吸毒的条件概率P(D|+)：
P(D|+) = P(+|D)P(D)/(P(+|D)P(D)+P(+|N)P(N))=0.99 *0.005/0.0149=0.332215
尽管我们的检测结果可靠性很高，但是只能得出如下结论：如果某人检测呈阳性，那么此人是吸毒的概率只有大 约33%，也就是说此人不吸毒的可能性比较大。我们测试的条件（本例中指D，雇员吸毒）越难发生，发生误判的可能性越大。
但如果让此人再次复检（相当于P(D)=33.2215%，为吸毒者概率，替换了原先的0.5%），再使用贝叶斯定理计算，将会得到此人吸毒的概率为98.01%。但这还不是贝叶斯定理最强的地方，如果让此人再次复检，再重复使用贝叶斯定理计算，会得到此人吸毒的概率为99.8%（99.9794951%）已经超过了检测的可靠度。
其他应用
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