贝叶斯估计在机器学习中的用法

通常我们需要去估计某符号出现的条件概率:
\(P(Y|X)= \frac{P(X|Y)P(Y)}{P(Y)}\)
例如，在一个评分预测中，我想得到对某个序列的评分的概率。
如图

如果我想知道item4各个标签出现的概率，那么需要先计算item4条件下其他符号出现的概率P(X|item4)以及item4出现的概率。