一、朴素贝叶斯 

>>>朴素贝叶斯算法原理讲解

>>>贝叶斯分类（通过通俗的例子轻松理解朴素贝叶斯与半朴素贝叶斯）400+收藏

朴素贝叶斯法（对于连续和离散属性的处理）https://blog.csdn.net/jinruoyanxu/article/details/79237285?ops_request_misc=&request_id=&biz_id=102&utm_term=%E6%9C%B4%E7%B4%A0%E8%B4%9D%E5%8F%B6%E6%96%AF%E7%A6%BB%E6%95%A3%E5%92%8C%E8%BF%9E%E7%BB%AD&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~sobaiduweb~default-2-79237285.142%5Ev50%5Econtrol,201%5Ev3%5Econtrol_1&spm=1018.2226.3001.4187

二、特征提取

>>>什么是特征提取？特征提取有什么作用？

>>>为什么要进行特征选择？ 什么是特征选择？ 怎么进行特征选择？

三、PCA和K-L变换

>>>PCA与K-L变换

>>>主成分分析（PCA）原理详解 3900+收藏

课堂用到的博客 基于主成分分析（PCA）的特征降维方法对葡萄酒数据集进行分类https://blog.csdn.net/KylinSchmidt/article/details/122722494

>>>K-L变换(Karhunen-Loève Transform)

特征选择（三）——K-L变换https://blog.csdn.net/ycheng_sjtu/article/details/25528011?ops_request_misc=&request_id=&biz_id=102&utm_term=K-L%E5%8F%98%E6%8D%A2&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~sobaiduweb~default-7-25528011.142%5Ev51%5Econtrol,201%5Ev3%5Econtrol_1&spm=1018.2226.3001.4187

特征提取只讲这两个，剩下的自己学学？

# 机器学习 # 人工智能
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