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)
1.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。 2.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 3.机器学习入门介绍 ...
原文：(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提出的一种分类算法 优点： 简单，易于理解，易于实现，无需估计参数，无需训练 缺点： 懒惰算法，对测试样本分类时的计算量大，内存开销大 必须指定K值，K值选择不当则分类精度不能保证 使用场景：小数据场景，几千 几万 ...
2021-09-15 20:14 0 112 推荐指数：
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