單純貝氏分類（Naive bayes classifier）是基於貝氏定理，那麼，貝氏定理又是什麼呢？若不小心迷失在P(A|B)、P(A)等公式的符號中，不妨從生活實例開始理解，進一步地抽取現象的特徵作為計算，就可以應用單純貝氏分類
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Venn Diagram（溫氏圖）嘅用途極廣，連 Conditional Probability（條件概率）嘅公式都可以輕易睇出嚟😎今日就圖文並茂講你知👇🏻：
P(A|B) 嘅意思係「喺 B 發生咗」嘅情況下，究竟發生 A 嘅機率係幾多🤔？用 Venn Diagram表達的話，就係將範圍縮細 —— 由於 B 已經發生咗，所以個世界已經唔再係全個黑色長方框，而係得返個藍色圓圈🤓
咁喺藍色圓圈裏面，要發生 A，就只係得返綠色地區🍀換言之，你當好似掟飛鏢嘅題咁 —— 藍色圓圈係鏢鈀，你要掟中綠色區域，機率點計呀😆？
叮噹叮噹～答對了🥳！就係「藍色份之綠色」啦～咁藍色係咩嚟㗎？咪就係 B 個區域囉！咁綠色呢？咪就係 A and B 嘅區域囉！叻啦各位小朋友～（摸摸頭）🥰
用數學符號寫，就係【 P(A|B) = P(A and B) / P(B) 】了！！！
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從中文大學風險管理學士畢業之後，鑽研超速學習法（Ultralearning）及教育心理學，將高效學方法先行用於自己身上，無間斷學習新知識；四年後重返校園，完成中文大學數學碩士（大數據分析）課程，期間考入門薩學會（Mensa），實證超速學習法。
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已知 A 和 B 是獨立事件（Independent Events）💁🏻♂️
若 P(A) = 0.2017 及 P(A⋂B) = 0.1001
求 P(A|B) =❓
💡答案係：
咪就係0.2017囉！
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如果你用 P(A⋂B) 兼 Independence（獨立）搵出 P(B) 再用 Bayes Theorem（貝葉斯定理）爆開 P(A|B) 嚟計出正確答案，我真係恭喜曬你🤣 因為你成功發現到自己仲有concept未清！ ⚠️
其實呢題唔使計😎，因為 A 和 B 是獨立事件，所以 B 發唔發生，都❌唔會影響 A 發生嘅機率。
換言之，P(A|B) 同 P(A) 係唔會有分別～YEAH～！😚
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