經典的機器學習方法

1、概率建模

1. 定義：是統計學原理在數據分析中的應用。是最早的機器學習的形式之一
2. 最有名的算法之一：樸素貝葉斯算法

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     樸素貝葉斯是一類應用貝葉斯定理的機器學習分類器，它假設誰數據的特徵都是獨立的。

3. logistic迴歸：一種分類算法

2、早期的神經網絡

1. 已近被現代方法取代

3、核方法

1. 核方法是一組分類算法
2. 代表算法：支持向量機（SVM，support vector machine
3.  

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