一、贝叶斯理论
机器学习
数据挖掘
Bayes 理论
二、贝叶斯最优分类器
Bayes 最优分类器
三、极大似然估计
极大似然估计
四、朴素贝叶斯分类器
朴素 Bayes 分类器
五、EM 算法
(掌握概念就好)
EM 算法
六、贝叶斯网络
Bayes 网络
七、小结
贝叶斯理论:先验概率,后验概率以及贝叶斯公式
贝叶斯最优分类器:最小化总体风险以及最小分类错误的贝叶斯最优分类器
极大似然估计:基本原理,以及如何用于求取类条件概率
朴素贝叶斯分类器:属性条件独立性假设下的贝叶斯公式
贝叶斯网络:基本概念,网络结构与学习,其预测与诊断应用。
Interactive Graph
Table Of Contents
一、贝叶斯理论
二、贝叶斯最优分类器
三、极大似然估计
四、朴素贝叶斯分类器
五、EM 算法
六、贝叶斯网络
七、小结