Andrew Ng机器学习课程6

最新推荐文章于 2024-09-09 09:42:57 发布
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分类专栏： 机器学习 机器学习杂烩 文章标签： 机器学习 朴素贝叶斯 支持向量机 斯坦福大学 Ng教授
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/LG1259156776/article/details/47904009
本课程回顾了Andrew Ng的机器学习课程，重点关注朴素贝叶斯分类器的原理和应用，包括垃圾邮件的特征提取和拉普拉斯平滑。此外，还介绍了神经网络模型的基本概念，并对支持向量机进行了初步探讨。

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Andrew Ng机器学习课程6

说明

　　在前面跟随者台大机器学习基石课程和机器学习技法课程的设置，对机器学习所涉及到的大部分的知识有了一个较为全面的了解，但是对于没有动手写程序并加以使用的情况，基本上是不可能掌握好的。特别是我的学习进程是突击式的，因此，会很快忘掉，心中只剩下一个基本的纲要，所以后面要通过讲解更为详细的Andrew Ng教授的机器学习课程进行回顾和总结，希望能够抓住它的来龙去脉。所以总结的内容主要是推导的思路，只要能够把握住思路，就能保持长久的记忆。

主要内容

朴素贝叶斯分类器

1. 垃圾邮件特征提取方法

　　通过垃圾邮件的筛选，介绍了朴素贝叶斯分类器。对于垃圾邮件，建立一个垃圾邮件中经常出现的词的字典，用于将一封邮件通过这个字典转换为特征向量，这个特征向量的长度等于字典中词的个数

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