diff --git a/assets/1606400297489.png b/assets/1606400297489.png
new file mode 100644
index 0000000..3ae9f61
Binary files /dev/null and b/assets/1606400297489.png differ
diff --git a/assets/1606483124149.png b/assets/1606483124149.png
new file mode 100644
index 0000000..1062117
Binary files /dev/null and b/assets/1606483124149.png differ
diff --git a/必备数学基础.md b/必备数学基础.md
index f07cae6..ccde04a 100644
--- a/必备数学基础.md
+++ b/必备数学基础.md
@@ -1463,3 +1463,100 @@ X轴上的特征表示归一化后，是对某个特征增强10倍，其它不
 
 还是上面的例子，这回我们可以说θ=1概率是30%。而且随着所得样本的增多，我们可以把这个概率加以变化,得到θ|x的分布。这个概率其实是信心的含义。
 
+#### 贝叶斯算法概述：
+
+要解决的问题：
+
+- 正向概率：假设袋子里面有N个白球，M个黑球，你伸手进去摸一把，摸出黑球的概率是多大
+- 逆向概率：如果我们事先并不知道袋子里面黑白球的比例，而是闭着眼睛摸出一个(或好几个)球，观察这些取出来的球的颜色之后，那么我们可以就此对袋子里面的黑白球的比例作出什么样的推测
+
+什么使用贝叶斯：
+
+- 现实世界本身就是不确定的，人类的观察能力是有局限性的
+- 我们日常所观察到的只是事物表面上的结果，因此我们需要提供一个猜测
+
+#### 贝叶斯推导实例：
+
+一所学校的男女比例如下
+
+![1606400297489](assets/1606400297489.png)
+
+- 男生总是穿长裤，女生则一半穿长裤一半穿裙子
+- 正向概率：随机选取一个学生，他(她)穿长裤的概率和穿裙子的概率是多大
+- 逆向概率：迎面走来一个穿长裤的学生，你只看得见他(她)穿的是否长裤,而无法确定他(她)的性别，你能够推断出他(她)是女生的概率是多大吗?
+
+公式：
+
+- 假设学校里面人的总数是U个
+- 穿长裤的（男生）：U * P(Boy) * P(Pants|Boy)
+  - P(Boy)是男生的概率=60%
+  - P(Pants|Boy)是条件概率，即在Boy这个条件下穿长裤的概率是多大，这里是100%，因为所有男生都穿长裤
+- 穿长裤的（女生）：U * P(Girl) * P(Pants|Girl)
+
+求解：穿长裤的人里面有多少女生
+
+- 穿长裤总数：U * P(Boy) * P(Pants|Boy) + U * P(Girl) * P(Pants|Girl)
+
+- P(Girl|Pants) = U * P(Girl) * P(Pants|Girl) / 穿长裤总数
+
+  U * P(Girl) * P(Pants|Girl) / [U * P(Boy) * P(Pants|Boy) + U * P(Girl) * P(Pants|Girl)]
+
+与总人数有关吗？
+
+- U * P(Girl) * P(Pants|Girl) / [U * P(Boy) * P(Pants|Boy) + U * P(Girl) * P(Pants|Girl)]
+- 容易发现这里与总人数是无关的，可以消去
+- P(Girl|Pants)  = P(Girl) * P(Pants|Girl) / [P(Boy) * P(Pants|Boy) + P(Girl) * P(Pants|Girl)]
+
+- 假设学校里面的总数是U个
+- 穿长裤的（男生）：U * P(Boy) * P(Pants|Boy)
+  - P(Boy)是男生的概率=60%
+  - P(Pants|Boy)是条件概率，即在Boy这个条件下穿长裤的概率是多大，这里是100%，因为所有男生都穿长裤
+- 穿长裤的（女生）：U * P(Girl) * P(Pants|Girl)
+
+化简：
+
+- P(Girl|Pants) = P(Girl) * P(Pants|Girl) / [P(Boy) * P(Pants|Boy) + P(Girl) * P(Pants|Girl)]
+- 分母其实就是P(Pants)
+- 分子其实就是P(Pants,Girl)
+
+贝叶斯公式
+
+- ![1606483124149](assets/1606483124149.png)
+
+#### 拼写纠正实例：
+
+- 问题是我们看到用户输入了一个不在字典中的单词，我们需要去猜测：“这个家伙到底真正想输入的单词是什么呢”
+- P(我们猜测他想输入的单词|他实际输入的单词)
+
+用户实际输入的单词记为D (D代表Data，即观测数据)
+
+- 猜测1：P(h1|D)，猜测2：P(h2|D)，猜测3：P(h3|D) ...
+
+  统一为：P(h|D)
+
+- P(h|D) = P(h) * P(D|h) / P(D)
+
+- 对于不同的具体猜测h1 h2 h3 ...，P(D)都是一样的，所以在比较P(h1|D)和P(h2|D)的时候我们可以忽略这个常数
+
+- P(h|D) = P(h) * P(D|h)
+
+  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”
+
+- 贝叶斯方法计算：P(h) * P(D|h)，P(h) 是特定猜测的先验概率
+- 比如用户输入tlp，到底是top还是tip？这个时候，当最大似然不能做出决定性的判断时，先验概率就可以插手进来给出指示——“既然你无法决定，那么我告诉你，一般来说top出现的程度要高许多，所以更可能他想打的top”
+
+#### 垃圾邮件过滤实例：
+
+- 最大似然：最符合观测数据的（即P(D|h)最大的）最优优势
+- 奥卡姆剃刀：P(h)较大的模型有较大的优势
+- 掷一个硬币，观测到的是“正”，根据最大似然估计的精神，我们应该猜测这枚硬币掷出“正”的概率是1，因为这个才是能最大化P(D|h)的那个猜测
+
+- 如果平面上有N个点，近似构成一条直线，但绝不精确地位于一条直线上。这时我们既可以用直线来拟合(模型1)，也可以用二阶多项式(模型2)拟合，也可以用三阶多项式(模型3)，特别地，用N1阶多项式便能够保证肯定能完美通过N个数据点。那么，这些可能的模型之中到底哪个是最靠谱的呢?
+- 奥卡姆剃刀: 越是高阶的多项式越是不常见
+
+- 
+
+- P(h+|D) = P(h+) * P(D|h+) / P(D)
+
+  P(h-|D) = P(h-) * P(D|h-) / P(D)
+