https://www.chenk.top/zh/tags/bayes-theorem/Recent content in Bayes Theorem on Chen Kai BlogHugozh-CNWed, 28 Jan 2026 09:00:00 +0000https://www.chenk.top/zh/ml-math-derivations/09-%E6%9C%B4%E7%B4%A0%E8%B4%9D%E5%8F%B6%E6%96%AF/Wed, 28 Jan 2026 09:00:00 +0000https://www.chenk.top/zh/ml-math-derivations/09-%E6%9C%B4%E7%B4%A0%E8%B4%9D%E5%8F%B6%E6%96%AF/<p><strong>引子：</strong> 一个垃圾邮件过滤器，训练只需几毫秒，支持百万级特征，几乎不需要调整超参数，却能在短文本任务上胜过许多更复杂的模型。朴素贝叶斯能做到这一点，靠的是一个大胆到近乎离谱的假设：给定类别后，所有特征条件独立。它不仅不为此道歉，反而坚持到底；尽管这个假设在几乎所有真实数据集上都不成立，分类器依然表现良好。要搞清楚原因，需要深入理解生成模型、MAP 估计、Dirichlet 先验及偏差–方差权衡的核心概念。这篇文章将带你一步步走完这条完整路径。</p>https://www.chenk.top/zh/probability-statistics/01-probability-foundations/Sun, 18 Aug 2024 09:00:00 +0000https://www.chenk.top/zh/probability-statistics/01-probability-foundations/<p>每次查看天气预报、运行 A/B 测试或训练神经网络，其底层基础都可追溯至 1933 年安德雷·柯尔莫哥洛夫（Andrey Kolmogorov）建立的概率公理化框架，此前概率论只是赌徒与精算师手边的经验技巧，此后则成为与微积分、代数同等严谨的数学分支。</p>