作者 | 王灏整理 | 维克多人工智能（AI）的进展显示，通过构建多层的深度网络，利用大量数据进行学习，可以获得性能的显著提升。但这些进展基本上是发生在感知任务中，对于认知任务，需要扩展传统的AI范式。
说到贝叶斯模型，就算不是搞数据分析的人应该都会有所耳闻，因为它的应用范围实在是太广了，大数据、机器学习、数据挖掘、数据分析等领域几乎都能够找到贝叶斯模型的影子，甚至在金融投资、日常生活中我们都会用到，但是却很少有人真正理解这个模型。
作者：Jaime Zornoza翻译：李 洁校对：郑 滋本文长度约为3400字，建议阅读10分钟本文为大家详细介绍了概念学习中常见的贝叶斯理论。通过一个简单示例，了解概率的基本定理之一。本文需要你有一些概率和统计的基本知识。
近年来，贝叶斯统计已经成为实证金融学的基石。13.3.1 贝叶斯公式。关于贝叶斯回归的介绍到此告一段落，Python提供了强大的PyMC3库，以实现贝叶斯统计以及概率编程中的不同方法，尤其是贝叶斯回归，它在计量金融学中已经成为相当流行而重要的工具。
摘要：本篇文章通过贝叶斯算法对网站中已经完成转化的历史用户数据进行分析，发现购买转化用户的特征，并通过交叉细分对不同用户购买转化的概率进行预测。转化率是网站分析中最受关注的指标之一，如何设定转化率目标？哪些用户最有可能转化？他们有哪些特征？如何发现并找到这些用户？
伊索寓言《狼来了》讲述了这样一个故事：在一个村子里，有一位放羊的少年。他为了打发无聊，向村民们撒谎喊道“狼来了！”。村民们听到后，纷纷拿着武器出来准备驱赶狼，少年却说这只是恶作剧，然后自己大笑着回家了。少年这样撒谎了好几次，村民们每次都被骗。
多数人第一次听说贝叶斯定理应该是在中学课堂上。那个公式看起来并不复杂，在一众花里胡哨的考点中显得平平无奇。但是很快，我们就知道了什么叫深藏不露。从高校教材到研究实战，贝叶斯这三个字频繁地出现在信息科学的重要议题中，它甚至从一个定理变成了一种思想。这样的转变当然不是一朝一夕完成的。
1 贝叶斯决策论贝叶斯决策论是在统计概率框架下进行分类决策的基本方法。对于分类任务来说，在所有相关概率都已知的情况下，贝叶斯决策论考虑如何基于这些概率和误判损失来预测分类。假设在一个分类任务中，有N种可能的分类，y={c1,c2,c3,...,cN}。
