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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