学习计划中使用了几种组件和技术。机器学习组件包括ANN，贝叶斯网络，SVM，PCA和其他基于概率的方法。贝叶斯网络技术在机器学习中扮演什么角色？
了解如何将一个或多个这些组件集成到应用程序中以实现真正的解决方案，以及软件如何处理有限的知识并仍能产生足够可靠的结果，这将会很有帮助。
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概率与学习
概率在所有学习中都起着重要作用。如果我们应用香农的信息理论，那么概率向极值0.0或1.0之一的移动就是信息。香农定义了一点作为假设前后概率的log_2的商。鉴于假设的概率及其逻辑反演，如果概率没有增加，则没有学习信息。
贝叶斯方法
贝叶斯网络是指示因果关系假设的有向图。它们通常表示为具有通过箭头连接的条件的节点，箭头表示假设的原因和相应的效果。算法是基于贝叶斯＆＃39;试图从已经或正在收集的数据中统计分析因果关系的定理。
MINOR SIDE注意：分析工具通常存在使用限制。大多数贝叶斯算法要求有向图是非循环的，这意味着图中任何地方的两个或多个节点之间不存在一系列箭头，这些箭头创建纯粹的顺时针或纯逆时针闭环。这是为了避免无限循环，但是现在或将来可能存在与循环一起工作并且从数学理论和软件可用性角度无缝处理它们的算法。
申请学习
学习的应用是计算的概率可用于预测潜在的控制机制。学习的试金石是通过控制可靠地改变未来的能力。一个重要的应用是从手写中分拣邮件。神经网络和朴素贝叶斯分类器都可用于集成到路由或操纵机器人中的一般模式识别。
请记住，术语网络具有非常广泛的含义。神经网络与贝叶斯网络完全不同，尽管它们可能适用于类似的问题解决方案拓扑。
与其他方法和机制的关系
系统设计者如何在多变量时间序列分析（MTSA）中使用支持向量机，主成分分析，神经网络和贝叶斯网络，因作者而异。它们如何结合在一起还取决于数据集的问题域和统计质量，包括大小，偏斜，稀疏度和维数。
给出的列表仅包括四组更大的机器学习工具。例如，模糊逻辑结合了权重和生产系统（基于规则）的方法。
这一年也是一个因素。现在给出的答案明年可能会陈旧。如果我按照与十年前相同的预测或控制目标编写软件，我可能完全不同地结合各种技术。在绘制系统拓扑之前，我肯定会有大量额外的库和比较研究来阅读和分析。
该领域非常活跃。