機器學習入門系列，黃海廣老師主講。本站將持續更新，ppt、代碼、課后習題見文末。

本系列的目錄

01.引言

02.回歸

03.邏輯回歸

04.樸素貝葉斯

05.機器學習實踐

06.機器學習庫Scikit-learn

07.KNN算法

08.決策樹

09.集成學習

10.人工神經網絡

11.支持向量機

12.聚類

13.降維

14.關聯規則

15.機器學習項目流程

本章目錄

• 4.1 貝葉斯方法

• 4.2 樸素貝葉斯原理

• 4.3 樸素貝葉斯案例

• 4.4 樸素貝葉斯的代碼實現

4.1 貝葉斯方法

視頻講解

圖文內容

4.2 樸素貝葉斯原理

視頻講解

圖文內容

3.3 樸素貝葉斯案例

視頻講解

圖文內容

4.4 樸素貝葉斯代碼實現

視頻講解

圖文內容

相關資源

課程門檻較低，只要有本科三年級以上的數學知識，會一種編程語言，就可以掌握這門課程的絕大部分內容。

課程鏈接（中國大學慕課，有習題和證書）：
https://www.icourse163.org/course/WZU-1464096179

課程資源（pdf版本課件和代碼）公布在Github：

https://github.com/fengdu78/WZU-machine-learning-course

課程視頻也可以在b站觀看（觀看方便，但無課后習題和證書）：

https://www.bilibili.com/video/BV1gP4y177cf?share_source=copy_web

?如果是在校老師，請告知我們學校和姓名，我可以發原版ppt文件，請用edu郵箱聯系我：haiguang2000@wzu.edu.cn

?機器學習交流qq群955171419，加入微信群請掃碼：

總結

以上是生活随笔為你收集整理的(视频+图文)机器学习入门系列-第4章 朴素贝叶斯的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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