模型介紹 聚類步驟 從數據中隨機挑選k個樣本點作為原始的簇中⼼ 計算剩余樣本與簇中⼼的距離，並把各樣本標記為離k個簇中⼼最近的類別 重新計算各簇中樣本點的均值，並以均值作為新的k個簇中⼼ 不斷重復第⼆步和第三步，直到簇中⼼的變化趨於穩定，形成最終的k個簇 K值的選擇 ...

采用加一個正規項和交叉驗證的方式處理過擬合問題。與此相對的貝葉斯學派用貝葉斯的方法給出一種自然的方法進行 ...

(學習這部分內容大約需要1.1小時) 摘要 在模型選擇中, 我們通常從一組候選模型中選擇一個"最優"的模型(基於某種模型評價准則, 比如AIC分數). 然后, 使用這個選定的"最優"模型進行預測. 與這種選擇單一最優模型不同的是, 貝葉斯模型平均給每個模型賦予權重, 並進行加權平均確定最終 ...

聚類模型（歐式距離） 分類與聚類，分類是有監督的學習，聚類是無監督的學習 K均值算法 第一步：假設有一組樣本，隨機選擇k個樣本，作為k個聚類的中心，計算距離，將樣本划分到離自己最近的類別里。（比如喜歡看的電影：1,30,1【愛情，30分鍾，1 高清】1,31,1） 注意：1，聚類數K ...

學習視頻：【強烈推薦】清風：數學建模算法、編程和寫作培訓的視頻課程以及Matlab 老師講得很詳細，很受用！！！ 定義 聚類就是將樣本划分為由類似的對象組成的多個類的過程。聚類后，我們可以更加准確的在每個類中單獨使用統計模型進行估計、分析或預測；也可以探究不同類之間的相關性和主要差異 ...

分層貝葉斯模型 對於一個隨機變量序列$Y_{1},...,Y_{n} $，如果在任意排列順序$\pi $下，其概率密度都滿足$p(y_{1},...,y_{n})=p(y_{\pi_{1}},...,y_{\pi_{n}}) $，那么稱這些變量是可交換的。當我們缺乏區分這些隨機變量的信息時 ...

朴素貝葉斯中的基本假設 訓練數據是由$P\left( {X,Y} \right)$獨立同分布產生的 條件獨立假設（當類別確定時特征之間是相互獨立的）：\[P\left( {X = x|Y = {c_k}} \right) = P\left( {{X^{\left( 1 \right ...

我理解的朴素貝葉斯模型 我想說：“任何事件都是條件概率。”為什么呢？因為我認為，任何事件的發生都不是完全偶然的，它都會以其他事件的發生為基礎。換句話說，條件概率就是在其他事件發生的基礎上，某事件發生的概率。 條件概率是朴素貝葉斯模型的基礎。 假設，你的xx公司正在面臨着用戶流失的壓力 ...