機器學習（貝葉斯，K-means,ROC,AUC)
申明：因為看的這個課老師講的有點亂，課程也有的章節少那么幾小節。所以對一些東西沒理解透徹，而且有些亂。 所以，望理解，等以后學的更深刻了再回來修改。 1.ROC與AOC ROC與AU ...
原文：機器學習 -- 朴素貝葉斯分類與K-means聚類簡述
目錄 一 有監督學習方法舉例 . 朴素貝葉斯分類 二 無監督學習方法舉例 . K means 三 參考資料 一 有監督學習方法舉例 . 朴素貝葉斯分類 朴素貝葉斯分類是一種十分簡單的分類算法，朴素貝葉斯的思想基礎是這樣的：對於給出的待分類項，求解在此項出現的條件下各個類別出現的概率，哪個最大，就認為此待分類項屬於哪個類別。 通俗來說，就像我們坐地鐵的時候，僅僅通過一些衣着特征我們便能夠猜測周圍人 ...
2020-05-19 16:00 0 546 推薦指數：
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簡介 朴素貝葉斯是一種基於概率進行分類的算法，跟之前的邏輯回歸有些相似，兩者都使用了概率和最大似然的思想。但與邏輯回歸不同的是，朴素貝葉斯通過先驗概率和似然概率計算樣本在每個分類下的概率，並將其歸為概率值最大的那個分類。朴素貝葉斯適用於文本分類、垃圾郵件處理等NLP下的多分類問題。 核心 ...