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机器学习 Machine Learning (查看源代码)

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→‎贝叶斯网络

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==方法==

:''主文章：[https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_machine_learning_algorithms 机器学习算法列表]''

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~~===贝叶斯网络===~~

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~~:''主文章：[https://en.wikipedia.org/wiki/Bayesian_network 贝叶斯网络]''~~

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贝叶斯网络，或称信任网络或者有向无环图形模型是通过[https://en.wikipedia.org/wiki/Directed_acyclic_graph 有向无环图](DAG)表示一组[https://en.wikipedia.org/wiki/Random_variable 随机变量]及其[https://en.wikipedia.org/wiki/Conditional_independence 条件独立性]的[https://en.wikipedia.org/wiki/Graphical_model 概率图形模型]。例如，贝叶斯网络可以表示疾病和症状之间的概率关系。给定症状，网络可以用来计算各种疾病出现的概率。有效的算法可以进行[https://en.wikipedia.org/wiki/Inference 推理]和学习。

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===强化学习===

:''主文章：[[强化学习]]''

Yillia Jing

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