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

pytorch-bert文本分类

3节王国鸿

机器学习入门30天实战

99节唐宇迪

打通Linux脉络系列：进程、线程和调度

4节宋宝华

OpenGL

138节张立铜

机器学习工程师特训 第7期

11节七月在线

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 1504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 1125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 1806人学习

实战手写数字识别与人脸识别TensorFlow

王而川 1858人学习