機(jī)器學(xué)習(xí)入門系列，黃海廣老師主講。本站將持續(xù)更新，ppt、代碼、課后習(xí)題見文末。

本系列的目錄

01.引言

02.回歸

03.邏輯回歸

04.樸素貝葉斯

05.機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐

06.機(jī)器學(xué)習(xí)庫Scikit-learn

07.KNN算法

08.決策樹

09.集成學(xué)習(xí)

10.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

11.支持向量機(jī)

12.聚類

13.降維

14.關(guān)聯(lián)規(guī)則

15.機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目流程

本章目錄

• 4.1 貝葉斯方法

• 4.2 樸素貝葉斯原理

• 4.3 樸素貝葉斯案例

• 4.4 樸素貝葉斯的代碼實(shí)現(xiàn)

4.1 貝葉斯方法

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4.2 樸素貝葉斯原理

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3.3 樸素貝葉斯案例

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4.4 樸素貝葉斯代碼實(shí)現(xiàn)

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相關(guān)資源

課程門檻較低，只要有本科三年級以上的數(shù)學(xué)知識，會一種編程語言，就可以掌握這門課程的絕大部分內(nèi)容。

課程鏈接（中國大學(xué)慕課，有習(xí)題和證書）：
https://www.icourse163.org/course/WZU-1464096179

課程資源（pdf版本課件和代碼）公布在Github：

https://github.com/fengdu78/WZU-machine-learning-course

課程視頻也可以在b站觀看（觀看方便，但無課后習(xí)題和證書）：

https://www.bilibili.com/video/BV1gP4y177cf?share_source=copy_web

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的(视频+图文)机器学习入门系列-第4章 朴素贝叶斯的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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