上一节我们介绍了监督学习的整体框架和基本的要点,按照总分的思考方式,接下来我们要分别介绍相应的一些算法了。今天这节我们来看看贝叶斯定理在机器学习中的应用。本章要点如下:
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1. 贝叶斯定理;
2. 分类中的贝叶斯定理;
3. 风险和效用度量;
4. 关联规则;
一、贝叶斯定理
贝叶斯定理来源于统计学中的条件概率,它可以揭示两个变量间的对应关系,基本公式如下:
好了,今天先到这里,我们明天继续!
Refer:
《机器学习导论》,Ethen Alpaydin(土耳其),机械工业出版社
当前标题:【机器学习】(5):贝叶斯决策
网站地址:https://www.cdcxhl.com/article46/jjdchg.html
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