《统计学习方法》极简笔记P4:朴素贝叶斯公式推导

简介: 《统计学习方法》极简笔记P4:朴素贝叶斯公式推导

朴素贝叶斯基本方法

image.png

image.png


朴素贝叶斯算法


image.png


贝叶斯估计


image.png


相关文章
|
机器学习/深度学习 存储 算法
机器学习面试笔试知识点之非监督学习-K 均值聚类、高斯混合模型(GMM)、自组织映射神经网络(SOM)
机器学习面试笔试知识点之非监督学习-K 均值聚类、高斯混合模型(GMM)、自组织映射神经网络(SOM)
115 0
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
【机器学习】集成学习(Bagging)——随机森林(RandomForest)(理论+图解+公式推导)
【机器学习】集成学习(Bagging)——随机森林(RandomForest)(理论+图解+公式推导)
700 0
【机器学习】集成学习(Bagging)——随机森林(RandomForest)(理论+图解+公式推导)
|
机器学习/深度学习 算法 Python
学习笔记: 机器学习经典算法-多元线性回归的正规方程解
机器学习经典算法-个人笔记和学习心得分享
132 0
|
机器学习/深度学习 人工智能 移动开发
【机器学习】线性分类——朴素贝叶斯分类器NBC(理论+图解+公式推导)
【机器学习】线性分类——朴素贝叶斯分类器NBC(理论+图解+公式推导)
169 0
【机器学习】线性分类——朴素贝叶斯分类器NBC(理论+图解+公式推导)
|
机器学习/深度学习 人工智能 移动开发
【机器学习】线性分类——高斯判别分析GDA(理论+图解+公式推导)
【机器学习】线性分类——高斯判别分析GDA(理论+图解+公式推导)
364 0
【机器学习】线性分类——高斯判别分析GDA(理论+图解+公式推导)
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【机器学习】线性分类——线性判别分析LDA(理论+图解+公式推导)
【机器学习】线性分类——线性判别分析LDA(理论+图解+公式推导)
347 0
【机器学习】线性分类——线性判别分析LDA(理论+图解+公式推导)
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【机器学习】线性分类——感知机算法(理论+图解+公式推导)
【机器学习】线性分类——感知机算法(理论+图解+公式推导)
321 0
【机器学习】线性分类——感知机算法(理论+图解+公式推导)
|
机器学习/深度学习 人工智能 vr&ar
【机器学习】线性回归——最小二乘法(理论+图解+公式推导)
【机器学习】线性回归——最小二乘法(理论+图解+公式推导)
843 0
【机器学习】线性回归——最小二乘法(理论+图解+公式推导)
|
机器学习/深度学习 人工智能 资源调度
【机器学习】支持向量机中的核函数(理论+图解+公式推导)
【机器学习】支持向量机中的核函数(理论+图解+公式推导)
1314 0
【机器学习】支持向量机中的核函数(理论+图解+公式推导)
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【机器学习】集成学习(Boosting)——AdaBoost提升算法(理论+图解+公式推导)
【机器学习】集成学习(Boosting)——AdaBoost提升算法(理论+图解+公式推导)
250 0
【机器学习】集成学习(Boosting)——AdaBoost提升算法(理论+图解+公式推导)