1. 引言

貝葉斯方法是一個歷史悠久，有著堅實的理論基礎的方法，同時處理很多問題時直接而又高效，很多高階自然語言處理模型也可以從它演化而來。因此，學習貝葉斯方法，是研究自然語言處理問題的一個非常好的切入口。

2. 貝葉斯公式

貝葉斯公式就一行：

P(Y|X)=P(X|Y)P(Y)P(X)

而它其實是由以下的聯合概率公式推匯出來：

P(Y,X)=P(Y|X)P(X)=P(X|Y)P(Y)

其中P(Y)叫做先驗概率，P(Y|X)叫做後驗概率，P(Y,X)叫做聯合概率。

額，恩，沒了，貝葉斯最核心的公式就這麼些。

3. 用機器學習的視角理解貝葉斯公式

在機器學習的視角下，我們把X理解成“具有某特徵”，把Y理解成“類別標籤”(一般機器學習問題中都是X=>特徵, Y=>結果對吧)。在最簡單的二分類問題(是與否判定)下，我們將Y理解成“屬於某類”的標籤。於是貝葉斯公式就變形成了下面的樣子:

P(“屬於某類”|“具有某特徵”)=P(“具有某特徵”|“屬於某類”)P(“屬於某類”)P(“具有某特徵”)

我們嘗試更口(shuo)語(ren)化(hua)的方式解釋一下上述公式：

P(“屬於某類”|“具有某特徵”)=在已知某樣本“具有某特徵”的條件下，該樣本“屬於某類”的概率。所以叫做『後驗概率』。

P

(“具有某特徵”|“

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