贝叶斯是一种概率论的方法，它被用来计算一个事件在已知先验概率的情况下，发生的后验概率。
贝叶斯方法基于贝叶斯定理，它将先验概率和观测数据结合起来，从而得到更新后的概率。在机器学习和数据分析领域，贝叶斯方法被广泛应用于统计推断、分类、回归、聚类和模型选择等问题。
它的优点是能够处理不确定性和噪声，同时还能够自然地处理先验知识的引入。
问什么是贝叶斯
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什么是贝叶斯网络
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