还是同前一篇作为学习入门。 1. KNN算法描述： step1： 文本向量化表示，计算特征词的TF-IDF值 step2： 新文本到达后，根据特征词确定文本的向量 step3 : 在训练文本集中选出与新文本向量最相近的k个文本向量，相似度度量采用“余弦相似度”，根据实验测试的结果调整k值 ...

简单实现来自b站大神的视频讲解：https://www.bilibili.com/video/BV1qs411a7mT 详情可以看视频链接，讲的非常好。 代码和自己做的PPT百度云链接： 链接：https://pan.baidu.com/s ...

，实现以及懂得对结果进行分析，才能达到高准确率。 cherry分类器 关键字过滤 贝叶斯 ...

上次爬取的爸爸、妈妈、老师和自己的作文，利用sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier进行分类。 数据散点图如下所示：  knn分类结果的混淆矩阵图如下所示： ...

一、分类算法中的学习概念 因为分类算法都是有监督学习，故分为以下2种学习。 1、 急切学习：在给定的训练元组之后、接受到测试元组之前就构造好分类模型。 算法有：贝叶斯 ...

KNN学习（K-Nearest Neighbor algorithm，K最邻近方法 ）是一种统计分类器，对数据的特征变量的筛选尤其有效。 基本原理 KNN的基本思想是：输入没有标签（标注数据的类别），即没有经过分类的新数据，首先提取新数据的特征并与測试集中的每一个数据特征 ...

理论 什么是朴素贝叶斯算法？ 朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的弱分类器，所有朴素贝叶斯分类器都假定样本每个特征与其他特征都不相关。举个例子，如果一种水果其具有红，圆，直径大概3英寸等特征，该水果可以被判定为是苹果。尽管这些特征相互依赖或者有些特征由其他特征决定，然而朴素 ...

1. 贝叶斯定理 如果有两个事件，事件 A 和事件 B 。已知事件 A 发生的概率为 ...