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机器学习之贝叶斯分类器

更新至
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适合人群机器学习初学者已参加学习42
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课程大纲
贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率,利用贝叶斯公式计算出其后验概率,即该对象属于某一类的概率,选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。本课程详细讲解贝叶斯分类器的内容。包括:贝叶斯决策论、极大似然估计、朴素贝叶斯分类器、半朴素贝叶斯分类器,贝叶斯网、EM算法等知识。
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第一章:贝叶斯决策论

明星讲师

王而川
CEO/董事长/总经理
14年5月公司成立,本人一直负责企业内部的web开发的培训,2017年开始做机器学习的培训
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