乾貨 | 基於貝葉斯推斷的分類模型& 機器學習你會遇到的「坑」

本文轉載自公衆號「讀芯術」（ID：AI_Discovery）app 本文3153字，建議閱讀8分鐘。 框架 本文講解了在學習基於貝葉斯推斷的分類模型中，咱們須要的準備和方法。機器學習 數學準備ide 機率：事件不肯定性程度的量化，機率越大，表示事件發生的可能性越大。函數 條件機率：P(A|B)，在條件B下，發生A的機率。學習 聯合機率：P(A,B)，A事件與B事件同時發生的機率。若是因子相互獨立，

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