机器学习实战（一）：详解三种朴素贝叶斯（从数学到代码）-黄涛-专题视频课程...

机器学习实战（一）：详解三种朴素贝叶斯（从数学到代码）—122人已学习
课程介绍    

    本课程以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）
课程收益
    1.基础的python操作
     2.掌握随机变量与事件
    3.了解概率分布，掌握三种基础的分布
    4.了解朴素贝叶斯原理与优缺点 5.可以利用朴素贝叶斯解决实际问题
讲师介绍
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    前供求世界网络科技运营总监，优快云专家，GitChat讲师。硕士，数十次获得建模奖项，全国研究生数学建模竞赛一等奖得主，热衷分享。服务于多家AI公司，熟悉机器学习、深度学习、自然语言处理、知识图谱等，尤其在模型承上启下中有独到见解，坚信悦己之作，方能悦人！
课程大纲
    1. 课程简介  3:57
    2. 随机变量（连续型、离散型）  2:32
    3. 事件(独立、互斥、对立)  5:37
    4. 概率分布之高斯分布详解  8:38
    5. 绘制正态分布图1  6:34
    6. 绘制正态分布图2  6:17
    7. 概率分布之伯努利分布  5:17
    8. 概率分布之多项式分布  4:12
    9. 认识朴素贝叶斯  9:12
    10. 朴素贝叶斯流程与优缺点  5:42
    11. 实战1：葡萄酒多分类  10:59
    12. 实战2：自然语言处理之好差评鉴别  23:45
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