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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。
1 独依赖假设
在机器学习强基计划4-3：详解朴素贝叶斯分类原理 | 例题分析 | Python实现中我们介绍了朴素贝叶斯之所以”朴素”，是因为其给定了很强的属性独立性假设。然而，属性独立性假设在实际上很难成立，因此引入 半朴素贝叶斯分类器(Semi-Naïve Bayes Classif
Original: https://blog.csdn.net/FRIGIDWINTER/article/details/127087623
Author: Mr.Winter`
Title: 机器学习强基计划4-4：详解半朴素贝叶斯分类AODE原理(附Python实现)
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