機器學習之樸素貝葉斯

文章目錄 1、樸素貝葉斯公式 1.1、貝葉斯公式的應用 2、瞭解貝葉斯網絡 2.1、知道什麼是貝葉斯網絡 2.2、貝葉斯網絡的兩種表示形式 2.3、掌握全連接的貝葉斯網絡的公式 2.3、知道條件概率表參數個數分析的方法 2.4、掌握變量聯合分佈概率的公式及含義 2.5、知道馬爾科夫模型 3、瞭解D-separation 3.1、知道下面的三個通過貝葉斯網絡判定條件獨立 3.2、有向分離的實例 4、

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