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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)文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-782264.html
在机器学习强基计划5-2:用一个例子通俗理解贝叶斯网络(附例题)中我们通过一个实例介绍了贝叶斯网络的概念,在机器学习强基计划5-3:图文详解因子分解与独立图I-Map(附例题分析+Python实验)中我们进一步介绍了网络中独立性条件与概率分布的关系,本文基于前面建立起的概念深入贝叶斯网络的微观结构,理解概文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-782264.html
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