朴素贝叶斯分类例题要如何开始从零掌握Python机器学习？-创新互联

要如何开始从零掌握Python机器学习？我已经使用Python7年多了，现在我正在从事视频对象识别算法的开发，使用的是同样基于Python语言的tensorflow。Python是一种解决所有问题的语言，值得拥有

！我从2012年开始学习机器学习，因为没有指导，我走了很多弯路，浪费了很多时间和精力。一开始，我读了《机器学习实践》一书。虽然我不懂，但我还是把书中所有的例子都跑了一遍，渐渐发现自己不懂算法也能达到预期的效果。然后，我会直接开发我想要的程序。当我遇到需要机器学习的部分时，我会直接复制它。一周后，演示会出来。在这个时候，你会发现你已经开始了。剩下的就是理解每种算法的范围和局限性。

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不要掉进无休止的书堆里，练习和做项目

！呃，地铁到了。我要去工作了。我还没做完呢。有机会我会继续讨论的

朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯独立假设定理的简单概率分类器。

Naive的直译意思是简单、简单和天真。

朴素贝叶斯分类是最常用的两种分类算法（决策树分类和朴素贝叶斯分类）。分类是将一个未知样本分成几个已知类的过程。

朴素贝叶斯分类基于贝叶斯概率的思想，假设属性相互独立，如a和B，则p（B|a）表示a发生时B的概率。

详见刘伟鹏大牛著《数学之美：平凡而神奇的贝叶斯方法》

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