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貝葉斯推理P(h|D) = P(D|h)P(h)/P(D)
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這里P(D|h)代表廣義上面的已知的概率羽嫡，即先驗概率本姥；比如病癥并判，患者成化驗呈POS的概率=>P(POS|h)杭棵；這個是先驗的婚惫，什么叫先驗？已經驗證了的魂爪，即：基于結論先舷，條件的概率，廣而告之的滓侍，那么現(xiàn)在翻轉一下密浑，一個具體的患者，化驗呈POS粗井，那么他是患者的概率都大？問題=>P(h|POS)街图，變成了后驗概率了浇衬，什么是后驗，后驗就是基于條件餐济，結論滿足的概率多大耘擂？對于具體化的場景下，如何利用先驗概率求得后驗概率就是貝葉斯公式解決的問題絮姆。
這個公式怎么推出來的醉冤？看下面這個圖：P(h|D) P(D)= P(D|h)P(h)，是不是豁然開朗８菝酢Ｒ涎簟！
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啟動子區(qū)域的GC含量特別高鸽照。
一段特殊的DNA序列螺捐，屬于基因的非編碼區(qū)，位于編碼區(qū)的上游矮燎，負責調控基因的轉錄
HMM
隱藏狀態(tài)（狀態(tài)）定血，觀察狀態(tài)（觀測）
某個觀測只跟生成它的狀態(tài)有關；
當前狀態(tài)只和前一個狀態(tài)有關诞外；
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維特比算法（動態(tài)規(guī)劃算法的一種）
