贝叶斯公式的核心是区分那两个符号一个是条件概率，另一个是同时发生.  一个是局部视角 一个是全局视角 | **概念** | **作用** | | --------- | --------------------- | | **贝叶斯定理** | 用已知数据计算某事件发生的概率 | | **贝叶斯分类** | 用概率推理进行分类（如垃圾邮件检测）| | **朴素贝叶斯** | 假设特征相互独立，简单高效 | | **贝叶斯网络** | 允许特征之间有依赖关系，适用于更复杂的问题 | 贝叶斯分类的核心就是：**根据历史数据计算某个类别的概率，再用这个概率做出分类决策**。如果你想自己动手试试，我可以帮你写个 Python 代码来演示垃圾邮件分类，你感兴趣吗？