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)
1.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。 2.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 3.機器學習入門介紹 ...
原文：(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提出的一種分類算法 優點： 簡單，易於理解，易於實現，無需估計參數，無需訓練 缺點： 懶惰算法，對測試樣本分類時的計算量大，內存開銷大 必須指定K值，K值選擇不當則分類精度不能保證 使用場景：小數據場景，幾千 幾萬 ...
2021-09-15 20:14 0 112 推薦指數：
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