基于贝叶斯理论的分类方法
优点：在数据较少的情况下仍然有效，可以处理多类别问题
缺点：对于输入数据的准备方式较为敏感
贝叶斯决策理论的核心思想就是选择具有最高概率的决策。
条件概率
已知条件下的概率，在书中是以取灰白石头为例。
已知条件为A，发生B的概率为
P(B|A)=P(B and A)/P(A)
已知P(x|c),要求P(c|x)，那么计算方法如下：
p(c|x)=p(x|c)*p(c)/p(x)
朴素贝叶斯分类器通常有两种实现方式：一种基于贝努利模型，一种基于多项式模型。
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以前都是无脑抄书上的，根本就没有理解贝叶斯理论，最近又再看<<think bayes>>，虽然只看完第一章，但知道懂了为什么公式是这样推出来的了。
P(A and B) = P(A) * P(B) 这个公式是在A，B事件相互独立的时候成立
如果A、B事件不是相互独立的，则公式就是这样的
P(A and B) = P(A) * P(B|A)
或者
P(B and A) = P(B) * P(A|B)
因为P(A and B) = P(B and A)
所以才能推出上面的公式
