朴素贝叶斯算法及其应用研究
机器学习之朴素贝叶斯算法基本原理朴素贝叶斯亦有应用。通过对上下文单词序列进行建模，它可以实现对未知词汇的标记预测。参考文档：朴素贝叶斯算法：如何用AI买到好瓜？-人人都是产品经理-AI小当家机器学习| 贝叶斯算法及应用-人人都是产品经理-SincerityY七大机器学习常用算法精讲：朴素贝叶斯算法(二)-人人都是产等我继续说。
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七大机器学习常用算法精讲:朴素贝叶斯算法(二)朴素贝叶斯算法凭借其简洁高效的特性，已在众多实际问题中取得了显著成果。然而，针对具体应用场景，还需结合领域知识以及对数据特性的深入理解，以优化模型性能，充分发挥朴素贝叶斯算法的优势。同时，随着机器学习技术的发展，越来越多的研究者正在探索如何克服朴素贝叶斯的局限小发猫。
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线性回归算法:用“线性外推”的思路做预测线性回归可以理解为一个回归算法，我们可以结合线性回归算法来做预测值。这篇文章里，作者就总结了线性回归算法的基本原理、应用场景、优劣势等方面，一起来看看吧。前两篇文章我们介绍了两个解决分类问题的算法：K近邻和朴素贝叶斯，今天我们一起来学习回归问题中最经典的线性是什么。
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