贝叶斯网络原理与节点依赖关系详解
深入解析贝叶斯网络的有向无环图结构、条件概率表 CPT、节点间依赖关系与推理机制，覆盖 AI 风险预测与故障诊断等典型应用场景。
深入浅出的人工智能技术笔记，从理论到实践的系统化知识沉淀。
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系统讲解 SVM 的最大间隔分类思想，深入分析核技巧如何将低维数据映射到高维特征空间，以及常见核函数的选择策略。
全面梳理分类与回归任务的评估体系，详解混淆矩阵、ROC-AUC、精确率-召回率权衡，以及交叉验证的最佳实践。
从马尔可夫决策过程出发，理解 Q-Learning 的时序差分更新规则，延伸至 DQN 网络结构，探索智能体在环境中的决策学习机制。