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图表12-3把从信息①得出的后验概率，设定为先验概率
这个构想的含义是：暂且不考虑变更的原因，而是先将目前正在检查的邮件中垃圾邮件的先验概率设定为0.75，普通邮件的先验概率设定为0.25。
换言之也就是：虽然忘记了原因，但总结果是设定了这样的先验概率。
这个假设并非毫无道理。
说起来，先验概率原本就是在没有根据的情况下设定的。
即便是从主观上来讲，这个问题都可以不作考虑。
因此，即使把根据信息①推算出的后验概率设定为新的先验概率，也没有任何不妥。
12-3通过信息②进行贝叶斯更新
那么，像图表12-3所示的那样，使用第二次设定的各个类别的先验概率，检索出第二条信息——含有“幽会”
一词（称为“信息②”
），并计算后验概率。
这便是之前已经多次试验过的、通过一条信息进行的贝叶斯推理，因而很容易理解和操作。
图表12-4使用信息②，通过贝叶斯推理计算出后验概率
如图表12-4所示，互不相同的可能性共有4种，那么下一步就是进行乘法运算，得出每种可能性的概率。
事实上，由于已经检索到了“幽会”
一词，那么便可以排除掉其中不含“幽会”
的两种情况，留下剩余的两种情况。
接下来，使这个概率的比满足标准化条件（相加之和为1）。
于是，在检索到“幽会”
一词的情况下，后验概率为：
（垃圾邮件的后验概率）：（正常邮件的后验概率）
＝0.75×0.4:0.25×0.05
＝3×8:1×1
＝24:1
这个结果，和上一讲中使用两条信息（这里的信息①和信息②）进行的贝叶斯推理得出后验概率的结果，是完全一致的。
那么，为什么这两个结果会一致呢？难道只是偶然的吗？事实上并非如此，这样的结果是必然的，而原因却出乎意料地简单。
图表12-5依据两条信息进行修改的结果和逐步修改的结果一致的原因
下面来看图表12-5。
上半部分，即上一讲中通过两条信息（这里的信息①和信息②）一次性计算出后验概率时使用的图。
而下半部分，是本讲中图表12-2中的图。
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