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【Tom M. Mitchell課件】機器學習——高斯樸素貝葉斯

阿新 • • 發佈：2019-01-13

本課件主要內容包括：

  1. 以另一種方式看待樸素貝葉斯

  2. 樸素貝葉斯：文字檔案分類

  3. 學習對檔案的分類

  4. 詞袋模型

  5. 多項式分佈

  6. 多項詞彙袋

  7. 詞袋的MAP估計

  8. 樸素貝葉斯演算法

  9. 高斯分佈

  10. 高斯樸素貝葉斯演算法

  11. 估計引數

  12. 我們必須估計多少個高斯樸素貝葉斯的引數？

  13. GNB示例：根據大腦影象對一個人的認知狀態進行分類

  14. 大腦中的資訊編碼在哪裡？

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完整課件下載地址：

http://page5.dfpan.com/fs/blcj92213291b64cc65/

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