更改

'''[[贝叶斯网络]] Bayesian Networks ''' 是一个非常通用的工具，可用于各种问题: 推理(使用贝叶斯推断算法) ，学习(使用期望最大化算法) ，规划(使用决策网络)和感知(使用动态贝叶斯网络)。概率算法也可以用于滤波、预测、平滑和解释数据流，帮助传感系统分析随时间发生的过程(例如，[[隐马尔可夫模型]]或'''卡尔曼滤波器 Kalman Filters''')。与符号逻辑相比，形式化的贝叶斯推断逻辑运算量很大。为了使推理易于处理，大多数观察值必须彼此条件独立。含有菱形或其他“圈”(无向循环)的复杂图形可能需要比如马尔科夫-蒙特卡罗图的复杂方法，这种方法将一组随机行走遍布整个贝叶斯网络，并试图收敛到对条件概率的评估。贝叶斯网络在 Xbox Live 上被用来评估和匹配玩家：胜率是证明一个玩家有多有优秀的“证据”。AdSense使用一个有超过3亿条边的贝叶斯网络来学习如何推送广告的。<ref>Domingos, Pedro (2015). The Master Algorithm: How the Quest for the Ultimate Learning Machine Will Remake Our World. Basic Books. ISBN 978-0-465-06192-1.</ref>

'''[[贝叶斯网络]] Bayesian Networks ''' 是一个非常通用的工具，可用于各种问题: 推理(使用贝叶斯推断算法) ，学习(使用期望最大化算法) ，规划(使用决策网络)和感知(使用动态贝叶斯网络)。概率算法也可以用于滤波、预测、平滑和解释数据流，帮助传感系统分析随时间发生的过程(例如，[[隐马尔可夫模型]]或'''卡尔曼滤波器 Kalman Filters''')。与符号逻辑相比，形式化的贝叶斯推断逻辑运算量很大。为了使推理易于处理，大多数观察值必须彼此条件独立。含有菱形或其他“圈”(无向循环)的复杂图形可能需要比如马尔科夫-蒙特卡罗图的复杂方法，这种方法将一组随机行走遍布整个贝叶斯网络，并试图收敛到对条件概率的评估。贝叶斯网络在 Xbox Live 上被用来评估和匹配玩家：胜率是证明一个玩家有多有优秀的“证据”。AdSense使用一个有超过3亿条边的贝叶斯网络来学习如何推送广告的。<ref name="Domingos, Pedro (2015)">Domingos, Pedro (2015). The Master Algorithm: How the Quest for the Ultimate Learning Machine Will Remake Our World. Basic Books. ISBN 978-0-465-06192-1.</ref>