从决策树学习谈到贝叶斯分类算法、EM、HMM

按这些术语，Bayes定理可表述为：后验概率=(相似度*先验概率)/标准化常量，也就是說，后验概率与先验概率和相似度的乘积成正比。另外，比例P(B|A)/P(B)也有时被称作标准相似度（standardisedlikelihood），Bayes定理可表述为：后验概率=标准相似度*先验概率。

，所有的失败，与失去自己的失败比起来，更是微不足道