貝葉斯學習的簡單介紹

文章目錄 貝葉斯學習 Bayesian Learning 一、介紹 1.1 先驗概率 1.2 後驗概率 二、貝葉斯理論 2.1 舉例介紹 2.2 MAP假設 2.3 概率法則 三、最小描述長度假設 四、貝葉斯最優分類器 五、Gibbs算法 六、Bagging分類器 七、樸素貝葉斯分類器 八、貝葉斯信念網絡 九、總結 貝葉斯學習 Bayesian Learning 一、介紹 貝葉斯概率論於1764年

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