基本定理

贝叶斯基于概率论中的贝叶斯定理，贝叶斯定理就是用先验概率和条件概率求出最终的事件概率。
贝叶斯网络可以理解为将模型看作是一个概率密度函数，它可以表示数据的分布，训练过程就是概率分布的参数估计过程，预测过程就是求解条件概率的过程。

通过条件概率求得后验概率

后验概率可以用条件概率表示，公式为：

由此可推导：

从条件概率推导贝叶斯定理

见公式

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