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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84
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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
F学院创始人,人工智能培训讲师,专业从事机器学习与深度学习培训。参与多个人工智能领域项目,专注于机器学习与计算机视觉领域,长期参与无人驾驶汽车项目,专注研究无人驾驶领域的目标识别与跟踪,善于人脸识别、物体识别、轨迹跟踪、点云识别分析等方向的最新算法。
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