理解逆向概率：
現實生活中不確定的很多，觀察能力有侷限性，日常觀察停留在表面，需要靠猜測。
應用場景：拼寫糾錯，垃圾郵件判定、中文分詞。
P(h)為詞頻先驗概率。這裡注意字典庫，字典庫中h1和h2出現的概率。
特殊符號為“正比例於”。
由於P（D）就是輸入正確概率，是固定值，可以簡化。
當最大似然不能作出決定性的判斷時，先驗概率就可以插手進來給出指示。
數據越多的模型優勢越大；越是高階的多項式越不常見。
我拓展的式子需要簡化。這裡我們會使用一個更激進的假設，我們假設 di 與 di-1 是完全條件無關的，於是式子就簡化為 P(d1|h+) * P(d2|h+) * P(d3|h+) * .. 。這個就是所謂的條件獨立假設。
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