以下内容参考CS231n。 上一篇关于分类器的文章，使用的是KNN分类器，KNN分类有两个主要的缺点： 空间上，需要存储所有的训练数据用于比较。 时间上，每次分类操作，需要和所有训练数据比较。 本文开始线性分类器的学习。 和KNN相比，线性分类器才算得上真正具有实用价值 ...

贝叶斯定理 贝叶斯定理是通过对观测值概率分布的主观判断（即先验概率）进行修正的定理，在概率论中具有重要地位。 先验概率分布(边缘概率)是指基于主观判断而非样本分布的概率分布，后验概率(条件概率)是 ...

贝叶斯定理 贝叶斯定理是通过对观测值概率分布的主观判断（即先验概率）进行修正的定理，在概率论中具有重要地位。 先验概率分布(边缘概率)是指基于主观判断而非样本分布的概率分布，后验概率(条件概率)是 ...

本文代码来之《数据分析与挖掘实战》，在此基础上补充完善了一下~ 代码是基于SVM的分类器Python实现，原文章节题目和code关系不大，或者说给出已处理好数据的方法缺失、源是图像数据更是不见踪影，一句话就是练习分类器（▼㉨▼メ） 源代码直接给好了K=30，就试了试怎么选的，挑选规则设定比较 ...

本文使用的测试问题是“皮马印第安人糖尿病问题”这个问题包括768个对于皮马印第安患者的医疗观测细节，记录所描述的瞬时测量取自患者的年龄，怀孕和血液检查的次数。所有患者都是21岁以上的女性 ...

一、问题引入： 设有A，B，C三种花，且它们在自然界的数量都相同，即在这三类中任意取一花，P(A)=P(B)=P(C)=1/3。现有一枝花，问它属于哪一类，则在没有任何提示的情况下，可以得知，它是A ...

一、通俗的解释： 问题提出：还是以iris的数据为例，有A、B、C三种花，每一类的特征都用4维特征向量表示。现在已知一个特征向量，要求对应的类别，而我们人可以直接通过眼睛看而作出分类的是在一维二维三维空间，而不适应这样的四维数据。 启示：假设有这样的一个方向向量，其与特征向量进行内积运算 ...

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 ...