(笔记)机器学习入门 2.2 KNN和朴素贝叶斯，精确率召回率，GridSearchCV调优
k近邻算法(KNN) 定义：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。 来源：KNN算法最早是由Cover和Hart提出的一 ...
原文：NLP学习笔记07---专家系统、机器学习、朴素贝叶斯、评估的标准(精确率、召回率)
.学习的两种主流方式 专家系统与基于概率的系统最根本的区别就是：数据量的不同 数据量大则优先使用基于概率的系统 若数据量小或没有数据，则推荐使用专家系统。 .专家系统介绍 专家系统的特点：能够处理不确定性 知识的表示 可解释性 可以做知识推理 .机器学习入门介绍 定义 机器学习的分类 两大流派： lt gt 有监督的 Supervised Learning,即我们有一些训练数据，通过训练数据去构 ...
2020-04-24 15:09 0 625 推荐指数：
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