朴素贝叶斯流程与优缺点

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课程介绍

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适合人群

1.有分类算法需求的人 2.想转行从事算法编程的人 3.有志于人工智能，大数据等行业的学习者

你将会学到

1.学习随机变量与事件 2.了解概率分布，学习三种基础的分布 3.利用朴素贝叶斯解决实际问题

课程简介

贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法，它是一类利用概率统计知识进行分类的算法。

本课程为机器学习案例入门实战教程，该课程以python3为基础，从随机变量与概率分布入手，0基础系统学习朴素贝叶斯，三种分布高斯分布，多项式分布，伯努利分布。两个实战案例（一个wine分类，一个NLP舆情分析）

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零壹、GitChat畅销作者、一线IT教学认证讲师。AI项目技术负责人，主要负责深度学习、自然语言处理、知识图谱研究。硕士，数十次获全国数学竞赛、数学建模奖项，全国研究生数学建模竞赛一等奖得主，著作《Python 程序设计与科学计算》，《Python3破冰人工智能，从入门到实战》，一直热衷于分享IT技术。坚信悦己之作，方能悦人

课程大纲

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