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2026/7/24 14:46:12
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贝叶斯方法基于概率推理,利用先验知识与观测数据更新后验概率,常用于分类、决策、风险预测,如垃圾邮件过滤、疾病诊断。贝叶斯模型天然支持不确定性表达,可解释性强,适合小样本与高风险决策场景。
卷积神经网络专为处理网格结构数据设计,尤其擅长图像任务。核心组件包括卷积层、池化层与全连接层。卷积层提取局部特征,池化层降维并保留关键信息。CNN 具有权值共享特性,大幅减少参数,提升效率,是计算机视觉的基础模型。
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