在叠大家说贝脂叶斯神经停网络零基腥础，大家功或许都听比过，有朋系友想问贝般叶斯神经裂网络分类躲，这到底串是咋回事掌？一起来夏了解吧。恳
1 轿、贝叶斯宅公式的理阴解为：通率常，事件A在事件B（发生怒）的条件飞下的概率 径，与事件B在事件A的条件 椅下的概率材是不一样卫的；然而窄，这两者 颈是有确定 伐的关系，机贝叶斯公在式就是这架种关系的渡陈述。贝直叶斯定理冈由英国数酒学家贝叶妖斯发展，园用来描述宽两个条件忌概率之间淋的关系，肝比如P（A|B）茂和P（B救|A）。绞
2嘉、贝叶斯苦法则通俗 腰解释是：回通常，事碑件A在事殖件B（发家生）的条译件下的概叼率，与事忍件B在事太件A的条败件下的概益率是不一舰样的；然务而，这两孙者是有确阀定的关系睛，贝叶斯颗法则就是返这种关系降的陈述。烟贝叶斯定耻理是关于绘随机事件A和B的卵条件概率疾（或边缘察概率）的吞一则定理孤。其中P抚（A|B堂）是在B 夺发生的情辱况下A发屠生的可能泪性。
3、贝裤叶斯定理蛋喇满秃量免 表备摆 春 ：是为上了解决“晨逆向概率侧”问题而疯写的一篇雾文章，尝鬼试回答在蚕没有太多赌可靠证据群的情况下附，怎样做岗出更符合战数学逻辑燕的推测。寄这种推测肚基于主观值的判断的骤基础上，跨在事先不四知道客观毛事实的情贤况下，同近样可以先立估计一个催值，然后蚁根据实际彻结果不断君进行修正入。胶
Word 纲2vec迁中的CBOW竭 职 以捐及skip-gram，其 咽中CBOW是通过 牛窗口大小授内的上下 签文预测中劝心词，而skip正-gram恰恰相银反，是通剂过输入的 协中心词预名测窗口大 灌小内的上识下文。捕
NLP 筒首创于1我970年讽代早期。季是由两位丧美国人—啦—理察·围班德勒（RichardBandler）和水约翰·葛赵瑞德（JohnGrinder）完 梅成的基础 肥理论。有 斩25%- 缘40%的然错误属于real装-worderror这一 扛部分是languagemodel 吵与noisychannelmodel的结 米合。
统计概药率的计算烧方法如下汉：帝 净境 代 策北 志 嗽 淘仗 膀 纯 荒 厚页 分趣病补玉 首售先对错误励统计的方磁式：显然削，用户想辫输入across 膨的概率最侦大，这样注候选词列皮表就有了峰排序和过牧滤的依据妈（大概率蹲的排在前型面，概率肯过低的可贸以不显示瘦）。另一杏方面，P炎（word）远 滔 也醋可以使用bigram，这 驱样就与上 兼下文取得鞋了联系，青能更好的享预测用户呜想要输入旁的单词。抄
这菜是我在留流学期间选贫修的课程苍数 通 ：natura 唇 事 language 首 肤 process。 交 靠 这店篇文章主怠要是为了印大致的梳瓜理这门课坚上的知识班点，方便躬日后复习狠。因此，斧语言处理道的主体对接象是English。简单 拾来说，语 设言模型就更是一个对替于不同单下词出现概光率的统计炊。拉殃 然犁而，对于辛英语来说艳，每个单沉词可能有烛不同的时壁态和单复绸数等形态话变化。倾
NLP首创于 卖1970 乳年代早期捷。是由两火位美国人刺——理察放·班德勒携（Richard格壶 愧 肆 Bandler 之）和约翰须·葛瑞德写（John民 姿 Grinder）完成 翻的基础理 暴论。这两做个美国人宙由于不满束于传统心玻理学的治纸疗过程冗诵长，效果千反复不定稳，因而集陈各家所长轧，加上他输们独到创所见，在美糖国加州大征学经过三广年的实践倘，奠定了NLP的野基础。末
筋如果一个书系统大于传三维，核 克那么你需叛要用一个左复杂网络采描述它的泊运动， 喉这个时候鼓我们可以母得到我们与复杂系统饮的主角- 焰 collective 责 酱 phenomena 池 疲 捆 & emergence。 遣 暖 膊 复念杂网络的李性质主要仅取决于单弟体间相互失作用的方钩式， 以芝及系统与品外界交换杜能量的方持法， 这编两者又息患息相关。 乡 最终我眼们得到涌鸡现。
举个例学子，你可仙以将一张奥图片切分床为小块，亡然后输入桃到神经网甚络的第一链层中。在恨第一层中卜做初步计畜算，然后洋神经元将哗数据传至配第二层。挺由第二层线神经元执提行任务，闪依次类推煎，直到最乔后一层，计然后输出晕最终的结屡果。每个夜神经元都佳会给其输必入指定一医个权重：俊相对于执筐行的任务目该神经元固的正确和尺错误程度傅。块
钉模拟人脑隙的机器学亭习浑 符号南学习：模深拟人脑的键宏现心理洲级学习过疑程，以认吉知心理学新原理为基江础，以符筝号数据为主输入，以兄符号运算榜为方法，全用推理过姥程在图或供状态空间忙中搜索，亏学习的目伍标为概念招或规则等封。符号学玩习的典型傲方法有记亿忆学习、厉示例学习握、演绎学钢习.类比僚学习、解盒释学习等嫌。磨
t）时间 疫内完好的物概率，且R（0）蚂=1，R 钳（+∞）伏=0。可员靠度一般也可分成两二个层次，几首先是所者谓组件可激靠度（Reliability仆豆 扣 山 坛 of 教 component） 街。也就是 么将产品拆妻解成若干天不同的零梢件或组件徐，先就这地些组件的偏可靠度进外行研究，霜然后再探况讨整个系很统、整个慢产品的整防体可靠度巧，也就是尊系统可靠馋度（Reliability户婆 范 甘 齐 of 圆 system） 耀。躺
位贝叶斯是缓机器学习诗的算法，珍一般不用榆于神经网聪络。神经赚网络主要嘱分DNN映、RNN沾、CNN被、GAN如等几种。川
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笛理论上神累经网络是滨连续系统冰，贝叶斯烂不是连续待的，并且路贝叶斯不八能处理维屋度间高度归相关性的狸事件（这岛就好比汤 z=ax 养+by岁 摩，但y里郊又有x的斯相关因子唉，x和y涂并不独立盐），而神惊经网络没某这个问题爆。孩
眨人工智能熔十大算法剥是朴素贝懂叶斯算法俗、K近邻切算法、决弊策树算法衡、支持向步量机算法岂、神经网斤络算法、席遗传算法器、粒子群寨算法、蚁找群算法、畅随机森林械算法、协辟同过滤算缴法，具体剧如下：朴闹素贝叶斯伞算法（Naive 普 榨 Bayes）： 庙是一种基便于贝叶斯永定理的分趟类算法，垮常用于文儿本分类、但垃圾邮件砍过滤等领税域。
贝良叶斯算法糊是统计学栏的一种分浴类方法，匙它是一类力利用概率拨统计知识夫进行分类权的算法。萌在许多场电合，朴素嫩贝叶斯（Nave辆 储 恼 Bayes，NB）分类 片算法可以 库与决策树从和神经网零络分类算袜法相媲美慧，该算法饼能运用到沸大型数据液库中，而字且方法简痛单、分类准准确率高劣、速度快阁。宿
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朴导素贝叶斯炸的推理学泳习算法 泻贝叶斯公弃式简易推矿导式：朴倦素贝叶斯纳的朴素在尘于假设B眉特征的每符个值相互女独立，所口以朴素贝载叶斯的公鼠式是这样究的 学习初与分类算汁法：（1繁）计算先暑验概率和油条件概率 占 拉普拉袄斯平滑：迈（2）代腾入被测样枪本向量，拢得到不同示类别P，且再根据后浅验概率最摄大化，取P最大的 航类别作为吃该标签类叙别。
贝叶斯 作分类算法距，是统计兔学的一种晶分类方法览，是利用皱概率统计盏知识进行帅分类的算红法。一般武在互联网扯行业中应棋用场合中胆，主要使蔽用的是朴焦素贝叶斯存分类算法博，基本上庭可以和决你策树、神哨经网络分背类算法相漂媲美，有低方法简单投、分类准本确率高、游速度快的醒特点。动
朴素此贝叶斯方手法是在贝 蔬叶斯算法裕的基础上宰进行了相痕应的简化长，即假定足给定目标扩值时属性淹之间相互当条件独立恐。也就是颜说没有哪羞个属性变瞧量对于决崇策结果来应说占有着泥较大的比讨重，也没逝有哪个属禁性变量对闯于决策结絮果占有着势较小的比罚重。
条件概缸率揪 厅妙缠 ：P整（A|B是）表示事卸件B已经宾发生的前洒提下，事遮件A发生斗的概率，齿叫做事件B发生下 废事件A的喂条件概率锡。其基本疗求解公式双为：士 后婶验概率 寻：发生结挨果之后，威推断原因砌的概率。姑它属于条桑件概率的卡一种。都
贝叶 惕斯算法是俯一种基于咬概率论的阵分类算法盾，它通过弓计算后验域概率来进胀行分类。裹在实际问拿题中，贝例叶斯算法响可以应用插于垃圾邮溜件过滤、清文本分类闭、情感分维析、推荐浸系统等领这域。例如捞，在垃圾麦邮件过滤男中，我们戒可以将一现封邮件看症作是一个逃事件，而欧这个事件咸的类别就宗是“垃圾田邮件”或撒“非垃圾露邮件”。垂
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