你将收获

从机器学习角度理解条件概率

理解朴素贝叶斯的数学推导过程

能够使用原生代码实现朴素贝叶斯

能够使用朴素贝叶斯完成垃圾邮件分类

适用人群

对机器学习感兴趣的人，想深入了解算法内部运行原理的人

课程介绍

深入理解条件概率。详细讲解朴素贝叶斯的数学推导过程，能够使用原生代码完成朴素贝叶斯代码的编写。能够调用sklearn库完成朴素贝叶斯代码的编写。能够理解垃圾邮件分类原理并使用朴素贝叶斯完成垃圾邮件的分类。

课程目录

用AI创作
进入opencv技能树
学习更多opencv知识
去问答提问
推荐

基于Java的WebSocket的聊天室

8节吴积嵩

pytorch-bert文本分类

3节王国鸿

QT实战之监控系统

18节唐青

OpenGL-Shader

89节张立铜

自然语言处理动手学Bert文本分类

86节杨博

机器学习案例实战第二课-欺诈检测

8节唐宇迪

纪佳琪老师的其他课程
更多

机器学习之决策树理论与代码实践

纪佳琪 2083人学习

机器学习之支持向量机理论与代码实践

纪佳琪 2113人学习

毕业论文排版详解

纪佳琪 599人学习

机器学习之线性回归理论与代码实践

纪佳琪 1872人学习

机器学习之聚类、主成分分析理论与代码实践

纪佳琪 973人学习