1.9. 朴素贝叶斯 1.9.1. 高斯朴素贝叶斯 1.9.2. 多项分布朴素贝叶斯 1.9.3. 补充朴素贝叶斯 1.9.4. 伯努利朴素贝叶斯 1.9.5. 基于外存的朴素贝叶斯模型拟合 1.9. 朴素贝叶斯 校验者: @Kyrie @Loopy @qinhanmin2014 翻译者: @TWITCH 朴素贝叶斯方法是基于贝叶斯定理...

拉普拉斯平滑顶点 拉普拉斯平滑顶点 参考 模式 编辑模式 菜单 上下文菜单 ‣ 拉普拉斯平滑顶点 更多细节信息见 拉普拉斯平滑修改器 。 拉普拉斯平滑使用了另一种平滑算法，它能更好地保留较大的细节，这样就能保留网格的整体形状。拉普拉斯平滑在Blender中有相应的网格操作项和非破坏性修改器。 Note 几何平滑与平滑着色的区别 D...

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Deeplearning Algorithms tutorial 朴素贝叶斯(Naive Bayes) 应用案例 优缺点 Deeplearning Algorithms tutorial 谷歌的人工智能位于全球前列，在图像识别、语音识别、无人驾驶等技术上都已经落地。而百度实质意义上扛起了国内的人工智能的大旗，覆盖无人驾驶、智能助手、图像识别等许...

二、朴素贝叶斯法 2.1 原理 2.2 期望风险最小化 2.3 算法 2.4 贝叶斯估计 二、朴素贝叶斯法 朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。 对给定的训练集： 首先基于特征条件独立假设学习输入、输出的联合概率分布。 然后基于此模型，对给定的输入 ，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出 。 朴素贝叶斯法...

特度和层叠 特度 声明和特度 全局选择器特度 ID和属性选择器特度 行内样式特度 重要性 继承 层叠 按重要性和来源排序 按特度排序 按顺序排序 非CSS显示标识 总结 特度和层叠 继承 机制指元素的属性值被传递给它的后代。用户代理通过继承和特度 决定应用哪些（样式）值被应用于元素，这个处理过程叫做*层叠. 本章三个机制：...

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