陷入对你的贝叶斯定理是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类器
朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类器（分类又被称为监督式学习，所谓监督式学习即从已知样本数据中的特征信息去推测可能出现的输出以完成分类，反之聚类问题被称为非监督式学习）。
朴素贝叶斯在处理文本数据时可以得到较好的分类结果，所以它被广泛应用于文本分类/垃圾邮件过滤/自然语言处理等场景。
条件概率（Conditional Probability）是指在事件B发生的情况下，事件A发生的概率，用P(A|B)表示，读作在B条件下的A的概率。
基于贝叶斯定理的运用
基于贝叶斯定理：即使100%的胰腺癌症患者都有某症状，而某人有同样的症状，绝对不代表该人有100%的概率得胰腺癌，还需要考虑先验概率。
假设胰腺癌的发病率是十万分之一，而全球有同样症状的人有万分之一，则此人得胰腺癌的概率只有十分之一，90%的可能是是假阳性。
