朴素貝葉斯分類算法原理
一個簡單的例子 朴素貝葉斯算法是一個典型的統計學習方法，主要理論基礎就是一個貝葉斯公式，貝葉斯公式的基本定義如下： 這個公式雖然看上去簡單，但它卻能總結歷史，預知未來。公式的右邊是總結歷史，公式的左邊是預知未來，如果把Y看出類別，X看出特征，P(Yk|X)就是在已知特征X ...
原文：朴素貝葉斯分類算法
.理解分類與監督學習 聚類與無監督學習。 簡述分類與聚類的聯系與區別。 分類：給數據貼標簽，通過分析已有的數據特征，對數據分成幾類，已知分類結果。然后引入新數據對其歸類。分類可以提高認知效率，較低認知成本。 聚類：不知分類結果，通過數據一定的相似性，把那些相似的數據聚集在一起。 簡述什么是監督學習與無監督學習。 監督學習： 每個實例都是由一組特征和一個類別結果。 用有標注的數據訓練模型，並產生一 ...
2018-11-18 21:07 0 726 推薦指數：
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