机器学习之贝叶斯分类器视频教学
课时介绍
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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。
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