text: Программа байесовского фильтра спама полностью определяется как Pr { D s { S p ( π ) { V a : Spam , W 0 , W 1 … W N − 1 D c : { P ( Spam ∧ W 0 ∧ … ∧ W n ∧ … ∧ W N − 1 ) = P ( Spam ) ∏ n = 0 N − 1 P ( W n ∣ Spam ) F o : { P ( Spam ) : { P ( ) = 0.25 P ( ) = 0.75 P ( W n ∣ Spam ) : { P ( W n ∣ ) = 1 + a f n 2 + a f P ( W n ∣ ) = 1 + a t n 2 + a t Identification (based on δ ) Q u : P ( Spam ∣ w 0 ∧ … ∧ w n ∧ … ∧ w N − 1 ) {\displaystyle \Pr {\begin{cases}Ds{\begin{cases}Sp(\pi ){\begin{cases}Va:{\text{Spam}},W_{0},W_{1}\ldots W_{N-1}\\Dc:{\begin{cases}P({\text{Spam}}\land W_{0}\land \ldots \land W_{n}\land \ldots \land W_{N-1})\\=P({\text{Spam}})\prod _{n=0}^{N-1}P(W_{n}\mid {\text{Spam}})\end{cases}}\\Fo:{\begin{cases}P({\text{Spam}}):{\begin{cases}P()=0.25\\P()=0.75\end{cases}}\\P(W_{n}\mid {\text{Spam}}):{\begin{cases}P(W_{n}\mid )\\={\frac {1+a_{f}^{n}}{2+a_{f}}}\\P(W_{n}\mid )\\={\frac {1+a_{t}^{n}}{2+a_{t}}}\end{cases}}\\\end{cases}}\\\end{cases}}\\{\text{Identification (based on }}\delta )\end{cases}}\\Qu:P({\text{Spam}}\mid w_{0}\land \ldots \land w_{n}\land \ldots \land w_{N-1})\end{cases}}} Байесовские фильтры (которые часто называют рекурсивной байесовской оценкой) являются общими вероятностными моделями для процессов, разворачивающихся во времени.