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RSS订阅原创 机器学习（附1）贝叶斯系列
机器学习（附1）贝叶斯系列 文章目录机器学习（附1）贝叶斯系列前言一、贝叶斯估计二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结 前言 数理统计一直有两大学派：频率学派和贝叶斯学派。频率学派也叫古典学派，认为世界是确定的，所以直接给事件本身建模。贝叶斯学派认为可以接受预先有个估计，但是需要根据实际的信息来逐步调整，对于同一个事件，不同的人掌握的先验不同的话也可能会出现不同的估计。 机器学习特别是NLP中经常会出现各种叫贝叶斯的方法，本篇主要目的是整理，贝叶斯算法家族到底都有谁。。。。 一、贝叶斯估计 有两把 二
2021-07-06 07:14:25
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原创 机器学习（一）模型三要素
传统机器学习算法基础（一）机器学习三要素新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 机器学习三要素 机器学习方法可以粗略地分为三个要素，模型，学习准则和优化方法，对每个模型都要带着这三个问题去学习。 模型： 真实世
2021-07-06 07:13:51
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空空如也
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