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贝叶斯学派的基本观点如下：
贝叶斯学派奠基性的工作是贝叶斯的论文，也许是他自己感到他的学说还有不完善的地方，这一论文在他生前没有发表，而是在他死后由他的朋友发表的。著名的数学家拉普拉斯用贝叶斯提出的方法，导出了重要的“相继律”，贝叶斯的方法和理论逐渐被人理解和重视起来。
尽管贝叶斯方法可以推导出一些有意义的问题，但在理论上和实际应用中还是出现了各种各样的问题，因而在 19 世纪并未被大家普遍接受。20 世纪初，意大利的菲纳特，英国的杰弗莱都对贝叶斯学派的理论作出了新的贡献。
第二次世界大战后，瓦尔德提出了统计的决策理论，在这一理论中贝叶斯解占有重要的地位;信息论的发展也对贝叶斯学派作出了新的贡献:更重要的是在一些实际应用的领域中，贝叶斯方法取得了成功，贝叶斯学派成了一股不容忽视的力量。
贝叶斯学派的基本观点是: 任一个未知量都可以看作一个随机变量，应用一个概率分布去描述对的未知状况。这个概率分布是在抽样前就有的关于的先验信息的概率陈述。
这个概率分布被称为先验分布。有时还简称为先验。因为任一未知量都有不确定性，而在表述不确定性程度时，概率和概率分布是最好的语言。贝叶斯学派很重视先验信息的收集、挖掘和加工，使它数量化，形成先验分市。
参加到统计推断中来，以提高统计推断的质量。忽视先验信息的利用，有时是一种浪费，有时还会导致不合理的结论。
二、贝叶斯统计学派与频率统计学派之间的批评
贝叶斯学派对经典学派的批评主要是下面两点:频率学派对一些统计问题的提法不妥，包括估计问题中的置信区间和假设检验问题频率统计学派判断方法好坏的标准不妥。贝叶斯学派赞成主观概率但不等于说主张用主观随意的方式去选取先验分布。
写作话题: 贝叶斯预测模型在矿物含量预测中的应用贝叶斯预测模型在气温变化预测中的应用贝叶斯学习原理及其在预测未来地震危险中的应用基于稀疏贝叶斯分类器的汽车车型识别信号估计中的贝叶斯方法及应用贝叶斯神经网络在生物序列分析中的应用基于贝叶斯网络的海上目标识别贝叶斯原理在发动机标定中的应用贝叶斯法在继电器可靠性评估中的应用相关书籍: Arnold Zellner 《Bayesian Econometrics: Past, Present and Future》Springer 《贝叶斯决策》黄晓榕 《经济信息价格评估以及贝叶斯方法的应用》张丽 , 闫善文 , 刘亚东 《全概率公式与贝叶斯公式的应用及推广》周丽琴 《贝叶斯均衡的应用》王辉 , 张剑飞 , 王双成 《基于预测能力的贝叶斯网络结构学习》张旭东 , 陈锋 , 高隽 , 方廷健 《稀疏贝叶斯及其在时间序列预测中的应用》邹林全 《贝叶斯方法在会计决策中的应用》周丽华 《市场预测中的贝叶斯公式应用》夏敏轶 , 张焱 《贝叶斯公式在风险决策中的应用》臧玉卫 , 王萍 , 吴育华 《贝叶斯网络在股指期货风险预警中的应用》党佳瑞 , 胡杉杉 , 蓝伯雄 《基于贝叶斯决策方法的证券历史数据有效性分析》肖玉山 , 王海东 《无偏预测理论在经验贝叶斯分析中的应用》严惠云 , 师义民 《Linex损失下股票投资的贝叶斯预测》卜祥志 , 王绍绵 , 陈文斌 , 余贻鑫 , 岳顺民 《贝叶斯拍卖定价方法在配电市场定价中的应用》刘嘉焜 , 范贻昌 , 刘波 《分整模型在商品价格预测中的应用》《Bayes方法在经营决策中的应用》《决策有用性的信息观》《统计预测和决策课件》《贝叶斯经济时间序列预测模型及其应用研究》《贝叶斯统计推断》《决策分析理论与实务》
贝叶斯推理研究综述_思想政治教育
贝叶斯理论，是英国数学家贝叶斯(1701年—1761年) Thomas Bayes发明创造的一系列概率论理论，并广泛应用于数学、工程等领域。在数学领域，贝叶斯分类算法应用于统计分析、测绘学，贝叶斯公式应用于概率空间，贝叶斯估计应用于参数估计，贝叶斯区间估计应用于数学中的区间估计，贝叶斯风险、贝叶斯统计、贝叶斯序贯决策函数、经验贝叶斯方法应用于统计决策论。在工程领域，贝叶斯定理应用于人工智能、心理学、遗传学，贝叶斯分类器应用于模式识别、人工智能，贝叶斯分析应用于计算机科学，贝叶斯决策、贝叶斯逻辑、人工智能应用于人工智能，贝叶斯推理应用于数量地理学、人工智能，贝叶斯学习应用于模式识别。在其他领域，贝叶斯主义应用于自然辩证法，有信息的贝叶斯决策方法应用于生态系统生态学。
用支持向量机和贝叶斯两种方法对蛋白质四级结构进行分类研究。结果表明，基于支持向量机的分类结果最好，其l0CV检验的总分类精度、正样本正确预测率、Matthes相关系数和假阳性率分别为74．2％、84．6％、0．474、38．9％；基于贝叶斯的分类结果没有支持向量机的分类结果好，但其l0CV检验的假阳性率最低(15．9％)．这些结果说明同源寡聚蛋白质一级序列包含四级结构信息，同时特征向量的确表示了埋藏在缔合亚基作用部位接触表面的基本信息。
我也是法学专业的，前天刚答辩完，只不过我是刑法第一个出场，论文又涉及极具争议的邓玉娇案，所以答辩居然花了50分钟。根据我的答辩过程，说说我的感受吧，希望对你有用。自述方面，先向老师说问候语，然后介绍自己是某级某班的某某，自己论文的题目，论文主体研究的目的，意义。接着介绍论文的结构，分几个部分，每个部分写的是什么，以及自己的研究成果。最后结束语要感谢自己的导师，希望各位答辩老师指正。自述要尽量简练，让答辩老师熟悉论文的大概，尽量在5分钟内完成。你也可以上网搜一些答辩自述的范文来修改，然后背下来也行。接下来就是老师问问题了。问题只要根据你论文的内容来定，比如对于小产权房的一些法律问题发表你的观点，也会对你论文中的案例进行提问，也会问一些理论方面的问题等。每个老师的注重都不一样，根据你刚写的论文目录，我觉得你论文的每一个部分都可能被问，特别是法律界定、法律风险和小产权房问题的解决对策。所以一定要多看自己的论文，最好滚瓜烂熟，因为好多问题都是论文中会涉及到的，老师也想看看你对你论文研究的熟悉程度。一般来说，答辩需要15分钟左右（包括自述5分钟），老师会至少提2到3个问题，由易到难。我因为邓玉娇案子就杯具了，被问了十多个问题。最后，还有杀手锏，如果碰到一些很难的问题不会答，你就直接说：“老师，我水平有限，这个问题我还没有深入研究，请您指教。”这招屡试不爽，这样老师也不会为难你了。最后还是那句话，要熟悉自己的论文，答辩的时候要随即应变，不要跟老师降嘴，这样对你没好处。答辩时候没必要紧张，一般都会过的，除非你真的是答非所问，一问三不知。以上就是我的经验，祝你好运。
各位老师，上午好！我叫谢天香，是07计2班的学生，我的论文题目是贝叶斯分类算法的设计与实现。论文是在导师的悉心指导下完成的，在这里我向我的导师表示深深的谢意，同时向各位老师参加我的论文答辩表示衷心的感谢。下面我将本论文设计的目的和主要内容向各位老师作一汇报，恳请各位老师批评指导。首先，我想谈谈这个毕业论文设计的目的及意义。……其次，我想谈谈这篇论文的结构和主要内容。本文分成4个部分.第1章，绪论。主要介绍了贝叶斯分类器研究的意义，国内外发展现状和本课题研究内容。第2章，贝叶斯分类算法概述。介绍了本系统采取的核心算法—贝叶斯算法的数学模型，贝叶斯分类器的工作原理与理论原型。第3章，贝叶斯分类算法的设计与实现。讨论了贝叶斯分类算法的设计模型，分析了该模型实验的各个步骤，以及具体实现。第4章，总结。对本论文进行了总结工作，并指出这些方法不足之处，为将来的实验研究作好了铺垫。最后，我想谈谈这篇论文和系统存在的不足。由于我把178个样本分成了130个训练样本和48个测试样本，训练样本与测试样本的比例不是很高，所以得到的TP没有达到理想的程度。这篇论文的写作以及修改的过程，也是我越来越认识到自己知识与经验缺乏的过程。虽然，我尽可能地收集材料，运用自己所学的知识进行论文写作，但论文还是存在许多不足之处，有待改进。请各位评委老师多批评指正，让我在今后的学习中学到更多，谢谢！这是我的开场白希望对你有用
各位老师，下午好！我叫***，是**级**班的学生，我的论文题目是--------------------，论文是在**导师的悉心指点下完成的，在这里我向我的导师表示深深的谢意，向各位老师不辞辛苦参加我的论文答辩表示衷心的感谢，并对三年来我有机会聆听教诲的各位老师表示由衷的敬意。下面我将本论文设计的目的和主要内容向各位老师作一汇报，恳请各位老师批评指导。首先，我想谈谈这个毕业论文设计的目的及意义。作为计算机应用的一部分,图书销售管理系统对图书销售进行管理,具有着手工管理所无法比拟的优点,极大地提高图书销售管理效率及在同行业中的竞争力.因此，图书销售管理系统有着广泛的市场前景和实际的应用价值.其次，我想谈谈这篇论文的结构和主要内容。本文分成五个部分.第1部。。第2部。。第3部~第5部这篇论文的写作以及系统开发的过程，也是我越来越认识到自己知识与经验缺乏的过程。虽然，我尽可能地收集材料，竭尽所能运用自己所学的知识进行论文写作和系统开发，但论文还是存在许多不足之处,系统功能并不完备，有待改进.请各位评委老师多批评指正，让我在今后的学习中学到更多。谢谢！开场白就这个样子了至于提问么，这要看老师了，但问题都出自你的论文，你必须的熟悉你写的内容。顺便看熟自己的参考文献，别老师问了打不出。的明确自己为什么要写这篇论文，用意何在，所论内容问题何在，你的解决方法是什么。至于具体问题我就说不出来了。
各位老师，上午好！我叫谢天香，是07计 2班的学生，我的论文题目是贝叶斯分类算法的设计与实现。论文是在导师的悉心指导下完成的，在这里我向我的导师表示深深的谢意，同时向各位老师参加我的论文答辩表示衷心的感谢。下面我将本论文设计的目的和主要内容向各位老师作一汇报，恳请各位老师批评指导。首先，我想谈谈这个毕业论文设计的目的及意义。……其次，我想谈谈这篇论文的结构和主要内容。本文分成4个部分.第1章，绪论。主要介绍了贝叶斯分类器研究的意义，国内外发展现状和本课题研究内容。第2章，贝叶斯分类算法概述。介绍了本系统采取的核心算法—贝叶斯算法的数学模型，贝叶斯分类器的工作原理与理论原型。第3章，贝叶斯分类算法的设计与实现。讨论了贝叶斯分类算法的设计模型，分析了该模型实验的各个步骤，以及具体实现。第4章，总结。对本论文进行了总结工作，并指出这些方法不足之处，为将来的实验研究作好了铺垫。最后，我想谈谈这篇论文和系统存在的不足。由于我把178个样本分成了130个训练样本和48个测试样本，训练样本与测试样本的比例不是很高，所以得到的TP没有达到理想的程度。这篇论文的写作以及修改的过程，也是我越来越认识到自己知识与经验缺乏的过程。虽然，我尽可能地收集材料，运用自己所学的知识进行论文写作，但论文还是存在许多不足之处，有待改进。请各位评委老师多批评指正，让我在今后的学习中学到更多，谢谢！这是我的开场白 希望对你有用
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贝叶斯推理研究综述_思想政治教育
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贝叶斯公式直接的应用就是学习，啥意思，就是根据经验对新发生的事物进行判断。抽象地说就是这样。应用的原因就是为了预测未来，规避风险。就和你知道很多鸟都是黑色的，但是其中乌鸦是黑色的可能性最大，于是当你再看到一只黑色的鸟的时候，你就会想着这只鸟是不是乌鸦。包括你学习贝叶斯也是这样的，别人都说贝叶斯很厉害[先验]，然后你找了很多案例，最后想看看贝叶斯成功的概率是多少[后验]，其本质就是这个
伴随着科技日新月异的发展推动着社会在不断的进步,人们的生活水平也逐渐提高，所有的事物都是有两面性的。计算机带给我们带来方便的同时,也给我们带来了安全问题。下面是我为大家整理的有关计算机病毒论文，供大家参考。
计算机这一科技产品目前在我们的生活中无处不在，在人们的生产生活中，计算机为我们带来了许多的便利，提升了人们生产生活水平，也使得科技改变生活这件事情被演绎的越来越精彩。随着计算机的广泛应用，对于计算机应用中存在的问题我们也应进行更为深刻的分析，提出有效的措施，降低这种问题出现的概率，提升计算机应用的可靠性。在计算机的广泛应用过程中，出现了计算机网路中毒这一现象，这种现象的存在，对于计算机的使用者而言，轻则引起无法使用计算机，重则会导致重要资讯丢失，带来经济方面的损失。计算机网路中毒问题成为了制约计算机网路资讯科技发展的重要因素，因此，对于计算机网路病毒的危害研究，目前已经得到人们的广泛重视，人们已经不断的对计算机网路病毒的传播和发展建立模型研究，通过建立科学有效的模型对计算机网路病毒的传播和发展进行研究，从中找出控制这些计算机网路病毒传播和发展的措施，从而提升计算机系统抵御网路病毒侵害，为广大网民营造一个安全高效的计算机网路环境。
一、计算机病毒的特征
***一***非授权性
正常的计算机程式，除去系统关键程式，其他部分都是由使用者进行主动的呼叫，然后在计算机上提供软硬体的支援，直到使用者完成操作，所以这些正常的程式是与使用者的主观意愿相符合的，是可见并透明的，而对于计算机病毒而言，病毒首先是一种隐蔽性的程式，使用者在使用计算机时，对其是不知情的，当用户使用那些被感染的正常程式时，这些病毒就得到了计算机的优先控制权，病毒进行的有关操作普通使用者也是无法知晓的，更不可能预料其执行的结果。
***二***破坏性
计算机病毒作为一种影响使用者使用计算机的程式，其破坏性是不言而喻的。这种病毒不仅会对正常程式进行感染，而且在严重的情况下，还会破坏计算机的硬体，这是一种恶性的破坏软体。在计算机病毒作用的过程中，首先是攻击计算机的整个系统，最先被破坏的就是计算机系统。计算机系统一旦被破坏，使用者的其他操作都是无法实现的。
二、计算机病毒网路传播模型稳定性
计算机病毒网路的传播模型多种多样，笔者结合自身工作经历，只对计算机病毒的网路传播模型———SIR模型进行介绍，并对其稳定性进行研究。SIR模型的英文全称为Susceptible-Infected-Removed，这是对SIS模型的一种改进，SIR模型将网路中的节点分为三种状态，分别定义为易感染状态***S表示***和感染状态***I***状态，还有免疫状态***R***表示，新增加的节点R具有抗病毒的能力。因此，这种模型相对于传统的SIS模型而言，解决了其中的不足，也对其中存在的病毒感染进行了避免，而且阻碍了病毒的继续扩散。图一即为病毒模型图。
三、计算机病毒网路传播的控制
对于计算机病毒在网路中的传播，我们应依据病毒传播的网路环境以及病毒的种类分别进行考虑。一般而言，对于区域网的病毒传播控制，我们主要是做好计算机终端的保护工作。如安装安全管理软体;对于广域网的病毒传播控制，我们主要是做好对区域网病毒入侵情况进行合理有效的监控，从前端防止病毒对于广域网的入侵;对于***病毒传播的控制，我们确保不随意点选不明邮件，防止个人终端受到***病毒的入侵。
总结：
网路技术的飞速发展，促进了计算机在社会各方面的广泛应用，不过随着计算机的广泛应用，计算机病毒网路传播的安全问题也凸显出来。本文对计算机网路病毒传播的模型进行研究，然后提出控制措施，希望在入侵者技术水平不断提高的同时，相关人士能积极思考研究，促进计算机病毒防护安全技术的发展，能有效应对威胁计算机网路安全的不法活动，提升我国计算机网路使用的安全性。
0引言
如今，资讯网际网路的软硬技术快速发展和应用越来越广，计算机病毒的危害也越来越严重。而日益氾滥的计算机病毒问题已成为全球资讯保安的最严重威胁之一。同时因为加密和变形病毒等新型计算机病毒的出现，使得过去传统的特征扫描法等反毒方式不再有效，研究新的反病毒方法已刻不容缓。广大的网路安全专家和计算机使用者对新型计算机病毒十分担忧，目前计算机反病毒的技术也在不断更新和提高中，却未能改变反病毒技术落后和被动的局面。我们从网际网路上的几款新型计算机病毒采用的技术和呈现的特点，可以看得出计算机病毒的攻击和传播方式随着网路技术的发展和普及发生了翻天覆地的变化。目前计算机病毒的传播途径呈现多样化，比如可以隐蔽附在邮件传播、档案传播、图片传播或视讯传播等中，并随时可能造成各种危害。
1目前计算机病毒发展的趋势
随着计算机软体和网路技术的发展，资讯化时代的病毒又具有许多新的特点，传播方式和功能也呈现多样化，危害性更严重。计算机病毒的发展趋势主要体现为：许多病毒已经不再只利用一个漏洞来传播病毒，而是通过两个或两个以上的系统漏洞和应用软体漏洞综合利用来实现传播;部分病毒的功能有类似于黑客程式，当病毒入侵计算机系统后能够控制并窃取其中的计算机资讯，甚至进行远端操控;有些病毒除了有传播速度快和变种多的特点，还发展到能主动利用***等方式进行传播。通过以上新型计算机病毒呈现出来的发展趋势和许多的新特征，可以了解到网路和电脑保安的形势依然十分严峻。
2计算机病毒的检测技术
笔者运用统计学习理论，对新计算机病毒的自动检测技术进行了研究，获得了一些成果，下面来简单介绍几个方面的研究成果。
2.1利用整合神经网路作为模式识别器的病毒静态检测方法
根据Bagging演算法得出IG-Bagging整合方法。IG-Bagging方法利用资讯增益的特征选择技术引入到整合神经网路中，并通过扰动训练资料及输入属性，放大个体网路的差异度。实验结果表明，IG-Bagging方法的泛化能力比Bagging方法更强，与AttributeBagging方法差不多，而效率大大优于AttributeBagging方法。
2.2利用模糊识别技术的病毒动态检测方法
该检测系统利用符合某些特征域上的模糊集来区别是正常程式，还是病毒程式，一般使用“择近原则”来进行特征分类。通过利用这种新型模糊智慧学习技术，该系统检测准确率达到90%以上。
2.3利用API函式呼叫短序为特征空间的自动检测方法
受到正常程式的API呼叫序列有区域性连续性的启发，可以利用API函式呼叫短序为特征空间研究病毒自动检测方法。在模拟检测试验中，这种应用可以在检测条件不足的情况下，保证有较高的检测准确率，这在病毒库中缺少大量样本特征的情况下仍然可行。测验表明利用支援向量机的病毒动态检测模可能有效地识别正常和病毒程式，只需少量的病毒样本资料做训练，就能得到较高的检测精准确率。因为检测过程中提取的是程式的行为资讯，所以能有效地检测到采用了加密、迷惑化和动态库载入技术等新型计算机病毒。
2.4利用D-S证据理论的病毒动态与静态相融合的新检测方法
向量机作为成员分类器时，该检测系统研究支援病毒的动态行为，再把概率神经网路作为成员分类器，此时为病毒的静态行为建模，再利用D-S证据理论将各成员分类器的检测结果融合。利用D-S证据理论进行资讯融合的关键就是证据信度值的确定。在对实际问题建模中，类之间的距离越大，可分性越强，分类效果越好，因此得出了利用类间距离测度的证据信度分配新病毒检测方法。实验测试表明该方法对未知和变形病毒的检测都很有效，且效能优于常用的商用反病毒工具软体。
2.5多重朴素贝叶斯演算法的病毒动态的检测系统
该检测系统在测试中先对目标程式的行为进行实时监控，然后获得目标程式在与作业系统资讯互动过程中所涉及到的API函式相关资讯的特征并输入检测器，最后检测器对样本集进行识别后就能对该可疑程式进行自动检测和防毒，该法可以有效地检测当前越来越流行的变形病毒。3结语新型未知计算机病毒发展和变种速度惊人，而计算机病毒的预防和检测方法不可能十全十美，出现一些新型的计算机病毒能够突破计算机防御系统而感染系统的现象不可避免，故反计算机病毒工作始终面临巨大的挑战，需要不断研究新的计算机病毒检测方法来应对。
贝叶斯分类器，即是以贝叶斯决策理论为基础的分类器，什么是贝叶斯决策理论呢？
贝叶斯决策论是贝叶斯学派关于统计推断（根据已有资料或者说数据，对未知问题作出判断）的理论，要理解贝叶斯理论，就不得不和他的 “老对手”——频率学派（经典学派）一起聊。
首先我们看看统计推断的问题是什么。statistical inference 是学统计的目的,即根据样本数据,对总体进行统计推断(假设检验 或 预测).是指统计学中研究如何根据样本数据去推断总体数量特征的方法。统计推断主要可以分为两大类：一类是参数估计问题；另一类是假设检验问题。
关于这些问题，从20世纪上半页至今，频率学派和贝叶斯学派两大学派一直在辩论，也一直互相不服。贝叶斯学派的发展在二十世纪滞后于频率学派，所以我们在学校教材上学到的统计推断的方法基本上都是频率学派的，比如最大似然估计、卡方检验、T检验、矩估计等等。
两个学派争论的点是什么呢？
现在应该对贝叶斯学派的思想有了一点认识了。那我们看看在分类问题上贝叶斯分类器是怎么一回事呢？
贝叶斯分类器是一类分类算法的总称，贝叶斯定理是这类算法的核心，因此统称为贝叶斯分类。
在分类问题中，我们可以根据样本 计算出在样本中各个类别 出现的概率，即后验概率 ，根据之前对贝叶斯统计推断的介绍，还需要引入各种推断结果所带来的损失，我们定义 为将 误分为 时所产生的损失，根据误判出现的概率和导致的损失，可以计算出错误分类是产生的期望损失，称之为“风险”：
设想我们制定了一个判定准则 来对 进行分类得到 ，如果每个分类结果 都是风险最小的结果，那个总体的风险 也是最小的，这就是贝叶斯判定准则，称 为贝叶斯最优分类器。
贝叶斯最优分类器为：
后验概率最大化与风险最小化 ：对于二分类问题，λ要么等于0要么等于1
当 ，即正确分类时， ，所以可以计算此时所以条件风险(该条件下的风险)为
即
就是根据样本 进行分类，想想以前讲过的KNN、LR等，所做的不就是这个工作吗，这种直接对 进行建模来预测 的方法，都叫做 判别式模型（Discriminative Model） ，判别式模型不考虑样本的产生模型，直接研究预测模型。如果我们换一种思路，先得到联合分布 ，再得到后验概率 ，这就是 生成式模型（Generative Model） ，顾名思义，生成式模型会研究样本的产生模型，判别式模型和生成式模型都是监督学习中的概念。
显然生成模型比判别模型包含更多的信息，可以做到更多的事，实际上由生成模型可以得到判别模型，但由判别模型得不到生成模型，贝叶斯分类器就是从生成模型的角度来解决分类问题，怎么实现呢？
是类“先验”（prior）概率； 是样本x相对于类标记c的类条件概率（class-conditional probability）; 是用于归一化的“证据”（evidence）因子。
类先验概率 表达了样本空间中各类样本所占的比例，根据大数定律，当训练集包含充足的独立同分布样本时， 可通过各类样本出现的频率来进行估计 . 看起来是样本出现的概率，对给定样本 ，从形式上也可以看出 与样本的类标记无关 ，因此估计 的问题就转化为如何基于训练数据D来估计先验 和 的问题，所以问题的重点就是怎么求 ，得到 就能得到联合概率 ，也能能得到一个贝叶斯分类器了。那么怎么完成呢？能直接通过样本中的频率来统计吗？
对 来说，由于它涉及关于x 所有属性的联合概率，直接根据样本出现的频率来估计将会遇到严重的困难，例如，假设样本的 d 个属性都是二值的，则样本空间将有 种可能的取值，在现实应用中，这个值往往远大于训练样本数m，也就是说，很多样本取值在训练集中根本没有出现，直接使用频率来估计 显然不可行，因为"未被观测到"与"出现概率为零"通常是不同的。
那应该怎么计算呢？先说第一种方法： 最大似然估计 。
要求得类条件概率 ，如果我们什么信息都没有肯定是不行的，所以一般假设我们知道它的概率分布，然后用一定方法来求出分布的参数即可。对于求分布的参数，一般使用最大似然估计MLE，虽然MLE是频率学派的估计方法，不过好用的东西大家一起用嘛，贝叶斯学派有个差不多的估计方法：最大后验估计MAP，不过MAP比MLE多了个作为因子的先验概率P(θ)，更复杂一些，这些内容咱们下回再讲。
说回最大似然估计，说到最大似然估计就不得不问一句，什么是似然？这里需要好好的说道说道，只有搞清楚似然的概念才能理解怎么计算它。
极大似然是频率学派的参数估计方法，似然即参数的似然，是由频率学派建立的、极大似然估计中的重要概念。从前文可知，频率学派认为参数是确定值，参数的似然就表达了给定样本 下某参数为这个确定值的可能性。在计算上，参数的似然值等于在该参数下事件发生的概率 。也就是说，似然值可以用概率来计算，但似然却不是概率，因为频率学派的体系下， 参数不是随机变量，故似然不是概率 ，概率是在确定参数的情况下，观测结果发生的可能性，概率的对象是概率空间中的事件，而似然的对象是参数。
因此，似然函数定义为：似然函数 是给定样本x时，关于参数θ的函数，其在数值上等于给定参数θ后变量X的概率
值得注意的是，因为 不是随机变量，所以各个 所对应的似然值是不能做累加的，我们都知道： ，这也是概率的一个基本性质，而似然是不满足这一点的， 并不为1，比如两个不均匀的硬币，正面的概率未知作为 ，给定 为观察到一次正面， 时 ， 时 ，显然加和大于1，其实甚至可以说这样相加是没有意义的，因为 只是似然函数的自变量，并不是概率空间里的取值。这也从一方面说明似然是不满足概率定理（柯尔莫果洛夫公理）的三个条件的，似然并不是概率。
关于似然，知乎上还有一个很形象的例子，他山之石，可以借鉴一下， 如何理解似然函数?HiTao的回答
其中的核心观点是：似然和概率两个函数有着不同的名字，却源于同一个函数。 是一个有着两个变量的函数。 如果，你将θ设为常量，则你会得到一个概率函数（关于x的函数）；如果，你将x设为常量你将得到似然函数（关于θ的函数） 。
举一个例子： 有一个硬币，它有 的概率会正面向上，有 的概率反面向上。现有正反序列： 。无论 的值是多少，这个序列的概率值为
比如，如果 ，则得到这个序列的概率值为0。如果 ，概率值为1/1024。 尝试所有 可取的值，画出了下图，即为似然函数的函数图像：
可以看出 时的似然值最大，即0.7是最可能是真值的参数值，这就是最大似然估计的思想了。
现在应该对似然有了一定的了解了，我们回忆一下贝叶斯分类器说到哪了，对：
我们的目标是用最大似然估计计算得到 ，得到联合分布，具体做法及MLE和MAP的区别下一篇再细说~
主要参考资料
《机器学习》周志华 如何理解似然函数?HiTao的回答
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贝叶斯公式直接的应用就是学习，啥意思，就是根据经验对新发生的事物进行判断。抽象地说就是这样。应用的原因就是为了预测未来，规避风险。就和你知道很多鸟都是黑色的，但是其中乌鸦是黑色的可能性最大，于是当你再看到一只黑色的鸟的时候，你就会想着这只鸟是不是乌鸦。包括你学习贝叶斯也是这样的，别人都说贝叶斯很厉害[先验]，然后你找了很多案例，最后想看看贝叶斯成功的概率是多少[后验]，其本质就是这个
贝叶斯推理研究综述_思想政治教育
我给你找了一篇简单的论文这是一篇关于朴素贝叶斯分类器的论文