上周一直忙着手头的事没来得及更新，现在一切归于正常，在之前的一系列铺垫后我们对贝叶斯有了一定的认识，其中既有含义上的也有数学推证下的， 今天我们一起来看看朴素贝叶斯算法的实现和一个小例子。

在正式开启朴素贝叶斯分析之前，我们还有一些公式要进行推证，如果稀里糊涂的直接去理解可能很快就会忘了，虽然受限于数学的能力， 但是这篇博客将尽可能的把朴素贝叶斯中遇到的公式做一个梳理。

在将贝叶斯决策和朴素贝叶斯完美结合之前，还有一些数学基础需要打扎实，那就是概率论中较为重要的参数估计。为了给贝叶斯理论铺路， 数学上的知识是避免不了的，本博文只对参数估计中的极大似然估计和极大后验概率估计，主要是对以后理解朴素贝叶斯公式打基础。

这段时间被贝叶斯强大的概率分析方法所折服，虽然之前也在利用贝叶斯理论去做实验但是都是停留在表面，从头梳理贝叶斯理论真的让人学到很多。 我们上次把贝叶斯公式入门理解说了，也算是进了贝叶斯分析的大门了，今天我们一起来看看贝叶斯公式的扩展应用中比较有名的贝叶斯决策理论的最基础部分。

最近系统整理了一下博客，增加了评论模块和数学公式编辑功能，看到好多小伙伴的博客都自带打赏功能。我也在犹豫要不要加打赏功能， 我想一旦我加了打赏那么我的博客是不是不单纯了，毕竟我不是为了利益而写的博客。但是（此处肯定有转折）为了让大家在jekyll上搭建打赏方便些， 我出于做个教程的心态给大家安利这个功能在jekyll下怎么实现。