概率机器学习教程
概率机器学习是机器学习的一个分支，它利用概率论来分析数据并做出预测。以下是一些概率机器学习的基本概念和常用算法：
基本概念
- 概率分布：描述随机变量可能取值的概率。
- 条件概率：在某个条件下，某个事件发生的概率。
- 贝叶斯定理：在已知一些条件概率的情况下，计算某个事件发生的概率。
常用算法
- 朴素贝叶斯分类器：基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类器。
- 支持向量机（SVM）：通过找到一个超平面来将不同类别的数据分开。
- 高斯过程：用于回归和分类，通过高斯函数来建模数据。
机器学习流程图
更多关于概率机器学习的详细内容，可以参考本站的 机器学习基础教程。
希望这些信息对您有所帮助！