上一节我们介绍了监督学习的整体框架和基本的要点，按照总分的思考方式，接下来我们要分别介绍相应的一些算法了。今天这节我们来看看贝叶斯定理在机器学习中的应用。本章要点如下：
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1. 贝叶斯定理；
2. 分类中的贝叶斯定理；
3. 风险和效用度量；
4. 关联规则；
一、贝叶斯定理
贝叶斯定理来源于统计学中的条件概率，它可以揭示两个变量间的对应关系，基本公式如下：
好了，今天先到这里，我们明天继续！
Refer：
《机器学习导论》，Ethen Alpaydin（土耳其），机械工业出版社
