贝叶斯原理讲解及对应机器学习算法
转载： https://zhuanlan.zhihu.com/p/22455079 玩转贝叶斯分析 开头先开个玩笑， 有人说“信贝爷， 得永生” 你是否理解此中真意？ 贝爷是这位， 生前是个神父。 贝叶斯分析是整个机器学习的基础框架， 它的思想之深刻远出一般人 ...
原文：机器学习--线性回归&贝叶斯算法&KNN&KMeans原理
上篇博客已经初步提到一点线性回归Linner和KNN的，本篇继续对机器学习进行深化 Python配置 ：Py j模块 Pyspark模块 Windows环境变量：Eclipse开发Pyspark 一. 线性回归 .什么是回归 从大量的函数结果和自变量反推回函数表达式的过程就是回归。线性回归是利用数理统计中回归分析来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。 一元线性回归： 只包 ...
2020-03-29 20:32 0 997 推荐指数：
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【机器学习】贝叶斯线性回归（最大后验估计+高斯先验）
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机器学习--朴素贝叶斯模型原理
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机器学习回顾篇（5）：朴素贝叶斯算法
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机器学习之朴素贝叶斯算法
声明：本篇博文是学习《机器学习实战》一书的方式路程，系原创，若转载请标明来源。 1 贝叶斯定理的引入 概率论中的经典条件概率公式： 公式的理解为，P（X ，Y）= P（Y，X）<=> P（X | Y）P（Y）= P（Y | X）P （X），即 X 和 Y 同时发生的概率与 Y ...
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