熟悉贝叶斯算法基本原理、能使用Python语言实现贝叶斯算法，并将其应用到手写数字识别的案例。

贝叶斯算法是一种基于概率统计的分类算法，其基本原理是利用已知的先验概率和样本数据来计算后验概率，从而进行分类判断。在分类问题中，贝叶斯算法是一种非常重要的方法，具有较高的准确性和可解释性。

Python语言中实现贝叶斯算法可以通过使用第三方库如scikit-learn或自己编写代码实现。其中，scikit-learn是一个流行的Python机器学习库，提供了贝叶斯分类器的实现。

手写数字识别是一个常见的机器学习问题，可以使用贝叶斯算法进行分类。在手写数字识别问题中，我们需要将手写数字的图片进行分类，即判断图片中的数字是0-9中的哪一个。可以通过将每个数字的图片转换成向量，然后使用贝叶斯算法进行分类。

在实现手写数字识别的案例中，我们可以使用Python语言和scikit-learn库来实现。首先，需要将手写数字的图片转换成向量，然后使用训练数据进行模型训练，最后使用测试数据进行分类预测。具体实现细节可以参考scikit-learn库中的示例代码。