实验结果表明，与传统的朴素贝叶斯算法相比，该方法具有更好的性能。
面向复杂问题的贝叶斯网的建模是一项系统工程，必须遵循一定的流程和方法。
贝叶斯定理曾经让生物信息学和遗传学发生翻天覆地的变化，如今它又有望让系统生物学发生彻底变革。
我决定研究一下，对于贝叶斯垃圾邮件过滤器，一个绝对有限的模型空间究竟工作得有多好。
地物类别的稳定性是BP识别算法效率的瓶颈，导致其健壮性不如朴素贝叶斯网络。
本文描述了贝叶斯估计理论的基本原理及其在植物病害流行预测中的应用。
贝氏分类法与类神经网路则为监督式学习自动影像分割方法中较为被广泛应用者。
贝叶斯概率预报系统）就是构建概率水文预报的理论框架之一。
通过采用贝叶斯方法可能定义一个先验模型，并且随着实验数据的产生来对模型进行更新。
贝叶斯网络分类器是数据挖掘与知识发现领域研究的主要方法之一。
目前各国普遍使用的数据挖掘方法主要有频数法与贝叶斯法。
推导出服从指数分布的贝叶斯可靠性序贯试验方法。
根据累积量和主运动方向提取出3维特征矢量，采用贝叶斯分类器进行烟雾的检测。
本文主要研究贝叶斯神经网络在电力负荷预测中的利用，论述了电力负荷预测的根本概念和措施。
贝叶斯网络学习分为结构学习和参数学习，其中结构学习是贝叶斯网络学习核心内容。
结果表明，基于MOR的贝叶斯网络分类模型可以有效地减小信用评估风险。
最后，对长记忆时间序列ARFIMA模型进行了贝叶斯分析。
利用贝叶斯参数估计算法进行多特征信息融合。
广义而言，贝叶斯认识论则泛指关于概率归纳的所有主观主义理论。
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。
随后，我们构建了贝叶斯网络来获得这些基因类间关系的一个全局观点。
对文档模型的分类，采用了贝叶斯分类器，并动态调整反馈器的参数。
然后应用贝叶斯神经网络预测带钢塑性系数；
基于贝叶斯网的分类器因其对不确定性问题有较强的处理能力，因此在CRM客户建模中有其独特的优势。
贝氏网路在一堆变数中，是描述变数间机率关系的一个图解模型。
针对非线性、非高斯问题，文章详细分析了贝叶斯滤波的原理及其进展。
但是模型建立起来后，几乎不可避免地把贝叶斯的预先假定理论也纳入了模型中。
运用贝叶斯状态估计滤波算法，他们对度洛西汀与普瑞巴林和加巴喷丁进行了间接比较。