贝伊斯曾是对概率论与统计的早期发展有重大影响的两位人物之一。
当然如果我相信一个动物是猫，而当看见她发出狗叫声，我的信念更新是应该的，而贝叶斯的定理则告诉了我们（更新的）方法。
基于朴素贝叶斯分类方法的实验表明，提出的方法能够有效提高中文文本的分类准确率。
藉由贝氏定理，事后机率亦可等效表示成类别的条件机率密度函数与事前机率的乘积。
贝叶斯邮件过滤器具有较强的分类能力，极高的准确率，在内容过滤领城占据主导地位。
以朴素的贝叶斯过滤器为基础，采用二进制表示方法建立垃圾邮件特征表，设计并实现一种垃圾邮件过滤器。
讨论了传统的朴素贝叶斯算法在入侵检测中的应用，指出了其存在的问题；
联合机率，条件机率，前后机率，贝氏定理。
不过帕斯卡的理论相对简单，也得到了普遍理解，而贝叶斯的理论人们一直很难领会。
虽然朴素贝叶斯邮件过滤器计算简便，但召回率和正确率都难以进一步提高。
结果贝叶斯分类算法和神经网络算法的分类准确率高过决策树算法。
通过融合似然概率和人体姿态的先验概率，利用Bayes推理框架就可以求出输入的人体姿态在流形空间的坐标。
根据贝叶斯理论和贝叶斯因子法，计算样本隶属于某种线型的后验概率；
本文研究了一个名义尺度总体分布参数的经验贝叶斯估计与线性经验贝叶斯估计问题。
文中采用贝叶斯正则化与BP网络结合的方法，建立动态前馈校正模型。
实验表明提出的选择性贝叶斯分类器适于变压器故障诊断。
贝叶斯方法计算简便，但召回率和正确率都难以提高到一个更高的层次；
本文论述了贝叶斯网络的基本理论、方法和应用，并指出当前所存在的主要问题。
但我最喜欢的陵墓是18世纪统计学托马斯·贝叶斯的，贝叶斯滤波就是以他命名的。
分析了K-最近邻居、朴素贝叶斯、支持向量机、神经网络等经典分类方法的原理及算法。
数值实验结果表明，综合E-Bayes估计适合船体可靠性的研究。
真词错误检查主要是利用贝叶斯定理，并通过建立一些特定的混淆集的方法来实现。
用BAYES统计学方法估算车间空气中挥发性气体的区域浓度并检验其正确性。
在大多数情况下，基于后验分布的贝叶斯解会优于传统解。
贝叶斯方法和聚类分析技术是数据挖掘中常用的分类方法。
利用贝叶斯理论修改模糊关系算式以获得定量运算关系，并且给出了决策步骤。
文章以朴素贝叶斯算法为例，详细描述了性能预测模块的构建过程。
TAN分类器按照一定的结构限制，通过添加扩展弧的方式扩展朴素贝叶斯分类器的结构。