贝叶斯可以用来过滤垃圾邮件，方法是统计某些“垃圾单词” 设收到的邮件为垃圾邮件为事件A，在邮件中抽到某个单词事件B， 某个单词来自垃圾邮件的可能性为 P(A|B) = P(AB)/P(A) = P(A)P(B|A)/P(A)P(B|A)+P(A)P(!B|A) P(B) = 该单词出现次数/所有单词数 P(A) = 垃圾邮件数/邮件总数 P(B|A) = 该单词在垃圾邮件中出现次数/垃圾邮件单词总数 P(!B|A) = 除该单词外其他单词在垃圾邮件中出现次数/垃圾邮件单词总数 这样就可以统计除每个单词是来自垃圾邮件的单词的概率，一旦超过某个概率比如90% 就认定它为垃圾单词，一旦一封邮件的垃圾单词数达到一定比例比如2/3，我们就可以 把他当作立即邮件过滤掉 还有我写着写着发现上面的与其叫实例不如叫应用，如果只是理解的话 可以参考这个 假设有N个盒子，标号1~n，其中各有若干个红白小球，问，如果拿到 红球，来自k号盒子的概率。 试着用贝叶斯公式来解决这道题，会的话就理解了 （喂，等等，说好的讲解呢？ 贝叶斯公式就是用来追究责任。 数学弱鸡，以上有错的话，欢迎指正