概述
目录
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- 1 语言中的贝叶斯公式
- 2 朴素贝叶斯建模
- 2.1 单词异化
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- 2.2 语言模型建模
- 2.3 误差模型建模
- 3 单词修正测试
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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)
在机器学习强基计划4-3：详解朴素贝叶斯分类原理(附例题+Python实现)中我们学习了朴素贝叶斯的概念：采用属性独立性假设对类后验概率建模，本节再次使用这个理论实现一个有趣的应用——单词拼写修正器，并梳理一些朴素贝叶斯原理中的细节，以期固本强基。
最后
以上就是无限可乐为你收集整理的机器学习实战3：基于朴素贝叶斯实现单词拼写修正器(附Python代码)0 写在前面的全部内容，希望文章能够帮你解决机器学习实战3：基于朴素贝叶斯实现单词拼写修正器(附Python代码)0 写在前面所遇到的程序开发问题。
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