18、机器学习算法在人工智能中的应用

机器学习算法在人工智能中的应用

在人工智能领域，机器学习算法是实现智能决策和预测的重要工具。本文将介绍贝叶斯定理、朴素贝叶斯算法、贝叶斯网络以及决策树算法，并通过具体例子展示它们的应用。

贝叶斯定理与概率推断

贝叶斯定理是一种基于已知事实和证据来推断某件事情发生概率的方法。假设一项检测显示你患病的概率为 99%，但实际情况并非如此。我们可以使用贝叶斯定理来计算真实的患病概率。

在这个例子中，代入贝叶斯定理的数值如下：
- (P(E|B) = 0.99)
- (P(B) = 0.01)
- (P(E) = 0.01 * 0.99 + 0.99 * 0.01 = 0.0198)

通过计算 (0.01 * 0.99 / 0.0198 = 0.5)，可知你患病的概率仅为 50%。这是因为在检测结果呈阳性的人群中，存在两种情况：
- 真阳性 ：真正患病且检测结果正确的人群，占总患病人群（1%）的 99%。
- 假阳性 ：未患病但检测结果错误呈阳性的人群，占未患病人群（99%）的 1%。

当我们将范围限定在检测结果呈阳性的人群时，真阳性和假阳性的概率是相同的。

朴素贝叶斯算法

朴素贝叶斯算法可以帮助我们整合收集到的所有证据，从而做出更可靠的预测。单一证据往往不足以消除疑虑并做出确定的预测，我们需要收集更多证据并让它们协同工作。

以一个关于根据天气条件判断是否适合打网球的问题为例，数据集包含以下特征：
|特征|取值|
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