貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類器和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器的區(qū)別2，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型具體作用舉個(gè)列子說明3，如何評(píng)價(jià)學(xué)習(xí)出的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型4，如何根據(jù)具體實(shí)例建立基于時(shí)間上的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的概率推理5，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)缺點(diǎn)是什么怎么克服它的缺點(diǎn)6，貝葉斯公式應(yīng)用實(shí)例1，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類器和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器的區(qū)別貝葉斯分類器由概率統(tǒng)計(jì)得出，和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都需要經(jīng)過訓(xùn)練得到相應(yīng)的分類的功能，如果非要說區(qū)別的話就是結(jié)構(gòu)上的區(qū)別，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過高階級(jí)數(shù)或者幾何空間逼近，無數(shù)多的節(jié)點(diǎn)構(gòu)成了非常復(fù)雜的數(shù)據(jù)相關(guān)性，而貝葉斯分類器則通過每個(gè)模式（事件幾何下）中...