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。

课程讨论

老师,您这个朴素贝叶斯的代码,不适合于不平衡分类?同时在预测这里: temp = temp*conditional_probability[key],如果在conditional_probability没有收集到所有的数据集组成的概率表,那么这个预测就不能够了

老师,如果数据集存在有一个样本只有正类,没有负类,该怎么处理

同学笔记

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