(筆記)機器學習入門 2.2 KNN和朴素貝葉斯，精確率召回率，GridSearchCV調優
k近鄰算法(KNN) 定義：如果一個樣本在特征空間中的k個最相似(即特征空間中最鄰近)的樣本中的大多數屬於某一個類別，則該樣本也屬於這個類別。 來源：KNN算法最早是由Cover和Hart提出的一 ...
原文：NLP學習筆記07---專家系統、機器學習、朴素貝葉斯、評估的標准(精確率、召回率)
.學習的兩種主流方式 專家系統與基於概率的系統最根本的區別就是：數據量的不同 數據量大則優先使用基於概率的系統 若數據量小或沒有數據，則推薦使用專家系統。 .專家系統介紹 專家系統的特點：能夠處理不確定性 知識的表示 可解釋性 可以做知識推理 .機器學習入門介紹 定義 機器學習的分類 兩大流派： lt gt 有監督的 Supervised Learning,即我們有一些訓練數據，通過訓練數據去構 ...
2020-04-24 15:09 0 625 推薦指數：
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