马尔科夫链 ----链状的状态序列关系分析 ，每一个状态值取决于前面的 有限个状态值
贝叶斯网络----网状的状态序列关系分析 ，每一个状态值与前面的多个有限个状态值相关
贝叶斯公式的本质是描述两个条件概率之间的关系
对于给定观测数据，一个猜测是好是坏，取决于“这个猜测本身独立的可能性大小（先验概率，Prior ）”和“这个猜测生成我们观测到的数据的可能性大小”（似然，Likelihood ）的乘积。具体到我们的那个 thew 例子上，含义就是，用户实际是想输入 the 的可能性大小取决于 the 本身在词汇表中被使用的可能性（频繁程度）大小（先验概率）和 想打 the 却打成 thew 的可能性大小（似然）的乘积。
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