贝叶斯方法和支持向量机（SVM）是两种在机器学习领域中广泛使用的算法，它们各自有着独特的优势和应用场景。下面详细介绍这两种算法及其实际应用和使用案例。 贝叶斯方法 概述： 贝叶斯方法基于贝叶斯定理，通过结合先验知识和观测数据来更新对假设的信念。这种方法在处理不确定性和概率推断方面非常有效。 核心原理： 贝叶斯定理： P ( A ∣ B ) = ( P ( B ∣ A ) ⋅ P ( A

贝叶斯（Bayesian）方法和支持向量机（SVM，Support Vector Machine）是两种不同的机器学习算法，它们在解决分类和回归问题时有着不同的原理和应用场景 贝叶斯方法： 贝叶斯方法基于贝叶斯定理，这是一种利用已知信息（先验概率）来预测未知事件（后验概率）的概率方法。它通常用于分类问题，特别是当数据集较小或存在类别不平衡时。贝叶斯方法可以处理不确定性，并且可以通过增加新的数据

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