人工智能20课件.ppt

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2023-10-24 发布于辽宁
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概述：本文主要介绍了人工智能中的统计学习方法以及如何通过贝叶斯学习来实现这种方法。首先，通过对文本进行分词处理，然后计算每种类型的果子占总果子比例，最后计算出每种果子对应的平均值，这些数值均作为输入给贝叶斯学习模型。贝叶斯模型的输出为每个果子的概率值，表示它们的可能种类数量。简要概述：本文主要介绍了人工智能中的一种统计学习方法，包括统计学习的基本概念、统计学习方法概述、统计学习方法的相关知识和应用案例。最后，详细介绍了如何使用统计学习方法实现特定的目标任务。

其次十章统计学习方法;统计学习方法概述;贝叶斯学习;H：糖果包的类型 h1: 100%樱桃 h2: 75%樱桃 + 25%酸橙 h3: 50%樱桃 + 50%酸橙 h4: 25%樱桃 + 75%酸橙 h5: 100%酸橙 P(H)=(0.1, 0.2, 0.4, 0.2, 0.1);贝叶斯学习;为真的假设主导了贝叶斯猜测，且猜测是最优的，和数据集的大小无关。;近似方法：由单一的最可能假设进展猜测，即选择hMAP = argmax{P(hi|d)=P(d|hi)P(hi)}，由hMAP 猜测 ——最大后验假设〔M