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  2. 2017年最新机器学习入门与实战精品高清全套视频教程附讲义作业(anaconda2 4.3Pytyhon2.7 jupyter) 70课 课程介绍: 从基本的软件安装到必备的Python扩展讲起,然后对机器学习算法一一讲解,同时配合编程实操的实现过程,适合零基础系统学习,配套资料包括讲义作业软件数据都有。 课程目录: 第一章Numpy前导介绍 1.1、Anconda安装 1.2、JupyterNoteBook 1.3、Numpy介绍+ndarry 1.4、ndarry的shape属性巧算 1.
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-05-04
    • 文件大小:2048
    • 提供者:happyzhangdi008
  1. 朴素贝叶斯分类算法原理与Python实现与使用方法案例

  2. 主要介绍了朴素贝叶斯分类算法原理与Python实现与使用方法,结合具体实例形式分析了朴素贝叶斯分类算法的概念、原理、实现流程与相关操作技巧,需要的朋友可以参考下
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-09-20
    • 文件大小:107520
    • 提供者:weixin_38675967
  1. 朴素贝叶斯分类算法原理与Python实现与使用方法案例

  2. 本文实例讲述了朴素贝叶斯分类算法原理与Python实现与使用方法。分享给大家供大家参考,具体如下: 朴素贝叶斯分类算法 1、朴素贝叶斯分类算法原理 1.1、概述 贝叶斯分类算法是一大类分类算法的总称 贝叶斯分类算法以样本可能属于某类的概率来作为分类依据 朴素贝叶斯分类算法是贝叶斯分类算法中最简单的一种 注:朴素的意思是条件概率独立性 P(A|x1x2x3x4)=p(A|x1)*p(A|x2)p(A|x3)p(A|x4)则为条件概率独立 P(xy|z)=p(xyz)/p(z)=p(xz)/p(z)
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:105472
    • 提供者:weixin_38668243