机器学习强基计划4-4：详解半朴素贝叶斯分类AODE原理(附Python实现)
机器学习强基计划4-4：详解半朴素贝叶斯分类AODE原理(附Python实现)
Mr.Winter`
已于2022-10-07 14:10:06修改
3406
收藏
131
分类专栏：
机器学习强基计划
文章标签：
机器学习
python
分类
于2022-10-04 09:57:01首次发布
机器学习强基计划
专栏收录该内容
27 篇文章
57 订阅
¥39.90
¥99.00
订阅专栏
超级会员免费看
目录
0 写在前面
1 独依赖假设
2 AODE原理
3 Python实现
3.1 计算类先验概率
3.2 计算属性后验概率
3.3 预测
0 写在前面
1 独依赖假设
机器学习强基计划聚焦深度和广度，加深对机器学习模型的理解与应用。“深”在详细推导算法模型背后的数学原理；“广”在分析多个机器学习模型：决策树、支持向量机、贝叶斯与马尔科夫决策、强化学习等。
🚀详情：机器学习强基计划(附几十种经典模型源码合集)
1 独依赖假设
在机器学习强基计划4-3：详解朴素贝叶斯分类原理 | 例题分析 | Python实现中我们介绍了朴素贝叶斯之所以“朴素”，是因为其给定了很强的属性独立性假设。然而，属性独立性假设在实际上很难成立，因此引入半朴素贝叶斯分类器(Semi-Naïve Bayes Classifier)</
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看