请用表4.1西瓜数据集2.0训练一个朴素贝叶斯分类器，试估计先验概率和前两个属性的条件概率；如果给定测试样本x（浅白，蜷缩，清脆，清晰，平坦，硬滑），写出后验概率公式。

首先，我们需要计算先验概率和条件概率。

先验概率：
P(是) = 8/17
P(否) = 9/17

条件概率：
P(青绿|是) = 3/8
P(乌黑|是) = 4/8
P(浅白|是) = 1/8
P(稍蜷|是) = 4/8
P(蜷缩|是) = 4/8
P(稍糊|是) = 2/8
P(清晰|是) = 6/8
P(有|是) = 6/8
P(否|是) = 2/8
P(凹陷|是) = 1/8
P(平坦|是) = 7/8
P(硬滑|是) = 6/8

P(青绿|否) = 3/9
P(乌黑|否) = 4/9
P(浅白|否) = 2/9
P(稍蜷|否) = 6/9
P(蜷缩|否) = 3/9
P(稍糊|否) = 4/9
P(清晰|否) = 2/9
P(有|否) = 3/9
P(否|否) = 6/9
P(凹陷|否) = 6/9
P(平坦|否) = 1/9
P(硬滑|否) = 3/9

根据朴素贝叶斯分类器的公式，可以计算后验概率：

P(是|x) = P(青绿|是) * P(蜷缩|是) * P(清脆|是) * P(清晰|是) * P(平坦|是) * P(硬滑|是) * P(是) / P(x)
P(否|x) = P(青绿|否) * P(蜷缩|否) * P(清脆|否) * P(清晰|否) * P(平坦|否) * P(硬滑|否) * P(否) / P(x)

其中，P(x)是归一化因子，可以通过下面的公式计算：

P(x) = P(青绿|是) * P(蜷缩|是) * P(清脆|是) * P(清晰|是) * P(平坦|是) * P(硬滑|是) * P(是) + P(青绿|否) * P(蜷缩|否) * P(清脆|否) * P(清晰|否) * P(平坦|否) * P(硬滑|否) * P(否)

将上面的条件概率、先验概率和测试样本的属性值代入公式，即可计算后验概率。