你将收获

希望同学们可以掌握本课程的锁讲解的知识点。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。

了解贝叶斯

适用人群

机器学习初学者

课程介绍

贝叶斯分类器是机器学习的一个入门要点， 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。

课程目录

推荐

自然语言处理动手学Bert文本分类

86节杨博

人工智能：深度学习入门到精通实战

213节任大勇

pytorch-bert文本分类

3节王国鸿

人工智能之机器学习算法的介绍

2节CSDN讲师

机器学习项目实战

11节秦绪博

JFinal实战项目sitesCMS源码详解

35节张永刚

王而川老师的其他课程
更多

机器学习之集成学习（Ensemble Learning）视频教学

王而川 1505人学习

机器学习算法--集成学习之聚类分析视频教学

王而川 1126人学习

机器学习之降维与度量学习视频精讲

王而川 1187人学习

基于以太坊构建区块链网络入门到精通

王而川 1807人学习

实战手写数字识别与人脸识别TensorFlow

王而川 1859人学习