机器学习之朴素贝叶斯理论与代码实践

机器学习之朴素贝叶斯理论与代码实践
共16节 2449人在学 课程详情
  • 开课简介
  • 机器学习知识体系
  • 机器学习流程
  • 朴素贝叶斯之条件概率
  • 朴素贝叶斯的基本原理
  • 朴素贝叶斯公式推导
  • 实例说明朴素贝叶斯训练和预测过程
  • 朴素贝叶斯训练过程原生代码实现
  • 朴素贝叶斯预测过程原生代码实现
  • 拉普拉斯修正
  • 拉普拉斯修正代码实现
  • 朴素贝叶斯如何处理连续数据
  • 使用sklearn实现朴素贝叶斯
  • 案例:垃圾邮件自动识别
  • 案例:垃圾邮件识别中词表生成,词集模型和词袋模型的实现
  • 54案例:垃圾邮件识别完整代码讲解

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    课时介绍

    案例:垃圾邮件自动识别

    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。

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