# 04\.HTML 5 # 19 décembre 2023 # Développement web il3 HTML5 HE-Arc 2023 DGR ## Exemples • Vue d'ensemble : slides $ ^{1} $ Google 2011 (sources $ ^{2} $ ) - Obslolète : quota, web-sql : Web

朴素贝叶斯 黄海广 副教授 2022年02月 ## 本章目录 01 贝叶斯方法 02 朴素贝叶斯原理 03 朴素贝叶斯案例 04 朴素贝叶斯代码实现 ### 1. 贝叶斯方法 ## 01 贝叶斯方法 02 朴素贝叶斯原理 03 朴素贝叶斯案例 04 朴素贝叶斯代码实现 ### 1. 贝叶斯方法-背景知识 贝叶斯分类: 贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。 P(Y) $ 的估计，得到联合概率分布： $ P(X,Y)=P(X|Y)P(Y) $ ### 2. 朴素贝叶斯原理 01 贝叶斯方法 ## 02 朴素贝叶斯原理 03 朴素贝叶斯案例 04 朴素贝叶斯代码实现 ### 2. 朴素贝叶斯原理 ## 判别模型和生成模型 监督学习方法又分 生成方法（Generative approach）和判别方法（Discriminative approach）所学到的模型分别称为 X^{(j)}=x^{(j)}\big|Y=c_{k}\right)P(Y=c_{k}) $$ ### 3. 朴素贝叶斯案例 01 贝叶斯方法 02 朴素贝叶斯原理 03 朴素贝叶斯案例 04 朴素贝叶斯代码实现 ### 3. 朴素贝叶斯案例 假设我们正在构建一个分类器，该分类器说明文本是否与运动(Sports)有关。我们的训练数据有5句话： |文本|标签| |---|---| |A

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in the existing image as new layers.  ## Note Please note, that Drag and Drop will not work for Apple Mac OS X between GIMP into the already-running program.  #### 2.1.1 Known Platforms The GIMP is the most widely supported image manipulation continue button. Figure 2.1: Welcome  The Welcome screen 2. The purpose of this screen is only to make the user aware of