涉及方向

运用简介

涉及重点词

应用场景

数学方向

贝叶斯方法在数学领域运用最为广泛，主要以统计学分支下的逻辑推理为主。而由逻辑推理可得出的结果又间接推动了概率预测、分类方法的发展。进而以贝叶斯在数学领域内的研究成果为基础，使得其可以进一步运用在计算机和生物医学方面。

Bayesian Estimation (贝叶斯估计)、Probabilistic Knowledge (概率知识)、Dynamic Probabilistic (动态概率论)、Probabilistic Parameters (概率参数)、Inference methods (推理方法)

赛事预测、股票预测、数据分类、风险分析等

计算机方向

贝叶斯在因果推理上表现出的先天优势，使得贝叶斯方法与目前计算机方向发展热门的人工智能需求不谋而合。同时，在计算机解决部分只需要近似解问题情况的时，相比传统算法通过海量计算作为成本得出确定性的结果。将贝叶斯方法运用在算法中可以有效降低整个算法的时间复杂度，进而优化算法提升效率。

Machine Learning (机器学习)、Algorithmic development (算法开发)、Efficient methods (效率方法)、Optimization methods (最优化方法)

机器人决策、近似问题算法求解、数据挖掘、特征识别等

生物医学方向

基因与基因之间的潜在关联关系在生物学方向具有重大研究价值。而由于自然界生物种类极其丰富，基因关联网络的构建具有复杂性极高、计算量极大的特点。通过贝叶斯方法，利用其因果推理的特性可以高效获取具备潜在关联的基因配对信息，进而进一步揭示不同基因之间的作用机理与功能性信息，为医药学方向研究疾病的发病原理和应对方法提供一定的指导作用。

Gene Networks (基因网络)、Gene Expression (基因表达)、Complex Structure (结构复杂性)

基因表达图谱分析、调控网络的构建、情绪分析等