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机器学习强基计划聚焦深度和广度，加深对机器学习模型的理解与应用。“深”在详细推导算法模型背后的数学原理；“广”在分析多个机器学习模型：决策树、支持向量机、贝叶斯与马尔科夫决策、强化学习等。
🚀详情：机器学习强基计划(附几十种经典模型源码合集)
在机器学习强基计划4-3：详解朴素贝叶斯分类原理(附例题+Python实现)中我们学习了朴素贝叶斯的概念：采用属性独立性假设对类后验概率建模，本节再次使用这个理论实现一个有趣的应用——单词拼写修正器，并梳理一些朴素贝叶斯原理中的细节，以期固本强基。
本文转载自: https://blog.csdn.net/FRIGIDWINTER/article/details/127177936
版权归原作者 Mr.Winter` 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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