首先试图对未标识数据进行建模，在此基础上再对标识的数据进行预测。 如图论推理算法(Graph Inference)或者拉普拉斯支持向量机(Laplacian SVM.)等。 强化学习： 在这种学习

首先试图对未标识数据进行建模，在此基础上再对标识的数据进行预 测。如图论推理算法（Graph Inference）或者拉普拉斯支持向量机（Laplacian SVM.）等。 强化学习： 在

首先试图对未标识数据进行建模，在此基础上再对标识的数据进行预 测。如图论推理算法（Graph Inference）或者拉普拉斯支持向量机（Laplacian SVM.）等。 强化学习： 在

小支持度阀值和最小置信度阀值。 21 什么是贝叶斯网络及作用 贝叶斯网络是描述随机变量（事件）之间依赖关系的一种图形模式，是一种可用来进行推理的模型。贝叶斯网络通过有向图的形式来表示随机变量间的因果关

决策树是用于分类和预测的主要技术之一，决策树学习是以实例为基础的归纳学习算法，它着眼于从一组无次序、无规则的实例中 推理出以决策树表示的分类规则。构造决策树的目的是找出属性和类别间的关系，用它来预测将来未知类别的记录的

型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型（Naive Bayesian Model，NBC）。 朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率

它就是贝叶斯公式。 当科学在证明自己对世界的客观认知时，贝叶斯公式却融入了人类的主观性。 01 “不科学”的贝叶斯-拉普拉斯公式 贝叶斯定理是 18 世纪英国数学家托马斯·贝叶斯提出的概率理论。

别；主成分分析、相关性分析；模糊集；粗糙集） （3）机器学习（聚类分析；关联规则；决策树；范例推理；贝叶斯网络；神经网络；支持向量机；遗传算法） （4）可视化：将数据、知识和规则转化为图形表现的形式。

别；主成分分析、相关性分析；模糊集；粗糙集） （3）机器学习（聚类分析；关联规则；决策树；范例推理；贝叶斯网络；神经网络；支持向量机；遗传算法） （4）可视化：将数据、知识和规则转化为图形表现的形式。

型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型（Naive Bayesian Model，NBC）。 朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率

Analysis，SA）：又称倾向性分析和意见挖掘，它是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程，如从大量网页文本中分析用户对“数码相机”的“变焦、价格、大小、重量、闪光、易用性”等属性的情感倾向；

由于直接求解上式比较困难，因此我们想到求解完全数据{X, Z}的极大似然，而这是很容易的。根据贝叶斯定理，我们可以得到： （2） 两边作用log后，得到下式： （3） 接下来我们引入

数据科学”。“无数据科学”则是完全不同的领域：哲学。“数据科学”是一门通过系统观察，对照实验，贝叶斯推理的开放试验理念的科学学科。 “数据科学”的目标是从数据中得出有效的统计推论。标签“数据”是指

1. 贝叶斯定理后验概率(posteriori probabilities):P(H|X)表示条件X下H的概率. 贝叶斯定理: P(H|X)=P(X|H)P(H)/P(X) 2. 朴素贝叶斯分类假定有m个类C1

36 作 者Christopher M. Bishop[6]；简称PRML，侧重于概率模型，是贝叶斯方法的扛鼎之作，据评“具有强烈的工程气息，可以配合stanford 大学 Andrew Ng 教授的

，通过抽调某个ES的知识库，就可从特殊的ES中抽出外壳来而成为ES工具。 ES工具支持的功能包括：推理过程、数据存取、自然语言对话的界面(接口)、过程的界面、解释功能。 ES开发工具可以提高ES设计和

一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出，若欲有复数输出，可以建立独立的决策树以处理不同输出。

做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。 ——以上引自互动百科 数据挖掘（Data Mining）的十种分析方法： 1. 记忆基础推理法（Memory-Based

贝叶斯学习方法中实用性很高的一种为朴素贝叶斯学习期，常被称为朴素贝叶斯分类器。在某些领域中与神经网络和决策树学习相当。虽然朴素贝叶斯分类器忽略单词间的依赖关系，即假设所有单词是条件独立的，但朴素贝叶斯分类在实际应用中有很出色的表现。

（2）基于贝叶斯理论的信任模型。贝叶斯方法是一种基于结果的后验概率估计，适用于概率模型和信念模型。与MLE不同之处在于，首先为待推测的参数指定先验概率分布，然后根据交易结果，利用贝叶斯规则推测参数的