贝叶斯公式。

在概率论和统计学中，贝叶斯公式(Bayes' theorem)是一种用于计算条件概率的公式，在C++中可以使用贝叶斯公式来进行概率推断和分类问题的解决。

贝叶斯公式表达如下：

·P(A|B)=(P(BIA)* P(A))P(B)，其中P(A)表示在事件B发生的条件下事件A发生的概率；PBA表示在事件A发生的条件下事件B发生的概率；P(A)和P(B)分别表示事件A和事件B的概率。

下面是一个简单的例子，展示了如何使用贝叶斯公式进行垃圾邮件分类。

在这个例子中假设有一个包含特定关键词的邮件，想要计算这封邮件是垃圾邮件的概率。已知的信息是垃圾邮件的先验概率为0.3即在所有邮件中垃圾邮件的比例为0.3。在邮件为垃圾邮件的条件下，包含特定关键词的概率为0.9，即垃圾邮件中包含特定关键词的比例为0.9，包含特定关键词的概率为0.5及所有邮件中包含特定关键词的比例为0.5。

通过调用spamProbability函数可以计算出在包含特定关键词的条件下这封邮件是垃圾邮件的概率。通过贝叶斯公式可以根据已知的先验概率和条件概率计算出后验概率，从而进行概率推断和分类问题的解决。