朴素贝叶斯代码 西瓜（机器学习实战3：基于朴素贝叶斯实现单词拼写修正器(附Python代码)）
导读：0 写在前面 机器学习强基计划聚焦深度和广度，加深对机器学习模型的理解与应用。“深”在详细推导算法模型背后的数学原理；“广”在分析多个机器学习模型：决策树、支持向量机、贝叶斯与马尔科夫决策、强化学习等。...
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机器学习强基计划聚焦深度和广度 ，加深对机器学习模型的理解与应用 。“深 ”在详细推导算法模型背后的数学原理；“广 ”在分析多个机器学习模型：决策树 、支持向量机 、贝叶斯与马尔科夫决策 、强化学习等 。
🚀详情：机器学习强基计划(附几十种经典模型源码合集)
在机器学习强基计划4-3：详解朴素贝叶斯分类原理(附例题+Python实现)中我们学习了朴素贝叶斯的概念：采用属性独立性假设对类后验概率建模 ，本节再次使用这个理论实现一个有趣的应用——单词拼写修正器 ，并梳理一些朴素贝叶斯原理中的细节 ，以期固本强基 。
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