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贝叶斯算法原理
1、贝叶斯算法是一种基于概率统计学的机器学习算法，其原理主要是利用贝叶斯定理进行分类。贝叶斯算法已经被广泛应用于文本分类、垃圾邮件过滤、新闻推荐和医疗诊断等领域。
2、贝叶斯分类算法的原理如下：朴素贝叶斯分类（NBC）是以贝叶斯定理为基础并且***设特征条件之间相互独立的方法，以特征词之间独立作为前提***设，学习从输入到输出的联合概率分布，再基于学习到的模型。
3、朴素贝叶斯的算法原理虽然“朴素”，但用起来却很有效，其优势在于不怕噪声和无关变量。而明显的不足之处则在于，它***设各特征属性之间是无关的。
python机器学习库怎么使用
Hebel是在Python语言中对于神经网络的深度学习的一个库程序，它使用的是通过PyCUDA来进行GPU和CUDA的加速。
在进行机器学习模型的开发之前，需要先确定模型的类型和参数。凯塔提供了一些常用的机器学习算法和工具，例如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林等。下面我们将介绍如何使用凯塔进行模型训练和评估。
scikit-learn：大量机器学习算法。
PyQt5本身并不包含机器学习算法，但是可以通过调用Python的机器学习库实现KNN算法。具体可以使用scikit-learn库中的KNeighborsClassifier类来实现KNN算法。
pip install -U scikit-learn Scikit-learn，通常简称为sklearn，是一个在Python编程语言中广泛使用的开源机器学习库。
第10天:NLP补充——朴素贝叶斯(Naive-Bayes)
1、朴素贝叶斯（Naive Bayes），“Naive”在何处？ 加上条件独立***设的贝叶斯方法就是朴素贝叶斯方法（Naive Bayes）。
2、朴素贝叶斯算法（Naive Bayesian algorithm） 是应用最为广泛的分类算法之一。朴素贝叶斯方法是在贝叶斯算法的基础上进行了相应的简化，即***定给定目标值时属性之间相互条件独立。
3、接着我们利用朴素贝叶斯的独立性***设，就可以得到通常意义上的朴素贝叶斯推断公式：在朴素贝叶斯算法中，学习意味着估计 和 。可以用极大似然估计法估计相应的概率。
4、朴素贝叶斯英文：Naive Bayes.双语例句：在旅行中，我喜欢尝试当地的美食，这让我更好地了解当地文化。
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