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

网站标题：【机器学习】（5）：贝叶斯决策
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