登录后绑定QQ、微信即可实现信息互通
我们用极大似然估计参数的原因是因为我们只知道数据集D和模型，单若是在建模之前就呢个获得额外信息，即先验概率P(w)，可以通过这个先验知识简历更加精准的模型。所以当我们认为先验概率P(w)为均匀分布，等于1时最大后验估计与极大似然估计等价。 ..
目录基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯基于贝叶斯决策理论的分类方法朴素贝叶斯的优缺点贝叶斯决策理论条件概率使用条件概率来分类使用朴素贝叶斯进行文档分类使用 Python 进行文本分类准备数据：从文本中构建词向量训练算法：从词向量计算概率测试..
实战是学习一门技术最好的方式，也是深入了解一门技术唯一的方式。因此，NLP专栏计划推出一个实战专栏，让有兴趣的同学在看文章之余也可以自己动手试一试。 本篇介绍自然语言处理中一种比较简单，但是有效的文本分类手段：朴素贝叶斯模型。 作者..
提出你的第一个问题
回答一个你擅长的问题
对内容进行点赞或者收藏
阅读声望与权限的规范
完善个人资料
夜子
发布于 2021-08-25 15:48
