贝叶斯分类算法实例--根据姓名推测男女（一）_某个医院早上收了八个门诊病人

一.从贝叶斯公式开始
贝叶斯分类其实是利用用贝叶斯公式，算出每种情况下发生的概率，再取概率较大的一个分类作为结果。我们先来看看贝叶斯公式：

P(A|B) = P(B|A) P(A) / P(B)

其中P(A|B)是指在事件B发生的情况下事件A发生的概率。

在贝叶斯定理中，每个名词都有约定俗成的名称：

• P(A|B)是已知B发生后A的条件概率，也由于得自B的取值而被称作A的后验概率。
• P(A)是A的先验概率（或边缘概率）。之所以称为"先验"是因为它不考虑任何B方面的因素。
• P(B|A)是已知A发生后B的条件概率，也由于得自A的取值而被称作B的后验概率。
• P(B)是B的先验概率或边缘概率。

这里可以用一个例子来说明这个公式。

看一个简单的小例子来展示贝叶斯定理

病人的例子：
某个医院早上收了八个门诊病人，如下表

现在又来了第九个病人，是一个打喷嚏的建筑工人。请问他患上感冒的概率有多大？

根据贝叶斯定理：

P(A|B) = P(B|A) P(A) / P(B)

可得满足“打喷嚏”和“建筑工人”两个条件下，感冒的概率如下：

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 P(感冒|打喷嚏x建筑工人)
= P(打喷嚏x建筑工人
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