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编程语言 时间:
2020-03-26 01:13:20
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《机器学习入门》本书通过通俗易懂的语言,丰富的图示和经典的案例,让广大机器学习爱好者轻松入门机器学习MachineLearning,有效地降低了学习的门槛。本书共分11章节,覆盖的主要内容有机器学习概述、数据预处理、K近邻算法、回归算法、决策树、K-means聚类算法、随机森林、贝叶斯算法、支持向量机、神经网络(卷积神经网络、Keras深度学习框架)、人脸识别入门等。从最简单的常识出发来切入AI领
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编程语言 时间:
2020-03-15 10:04:46
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朴素贝叶斯法是一种基于贝叶斯定定理和特征条件独立假设的分类方法。对于给定的训练数据集,首先基于特征条件独立假设学习输入/输出的联合概率分布;然后基于此模型,对于给定的输入$x$,利用贝叶斯定理求出后验概率最大输出的$y$。朴素贝叶斯法对条件概率分布作了条件独立假设,朴素贝叶斯法因为这个较强的假设而得 ...
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编程语言 时间:
2020-03-08 09:38:35
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然后定义一个新的状态空间$y_t \in \{0,…,n?1\}$,当且仅当$x(t)∈b_i$时,$y_t=i$,由于$y_t$是一个离散的状态空间,我们就可以采用离散贝叶斯算法计算$bel(y_t)$。$bel(y_t)$是对$bel(x_t)$的近似,它给出x(t)在每一个$b_i$的概率,$ ...
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编程语言 时间:
2020-02-25 12:53:02
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一、朴素的贝叶斯算法原理 贝叶斯分类算法以样本可能属于某类的概率来作为分类依据,朴素贝叶斯分类算法是贝叶斯分类算法中最简单的一种,朴素的意思是条件概率独立性。 条件概率的三个重要公式: (1)概率乘法公式: P(AB)= P(B) P(A|B) = P(A) P(B|A) =P(BA) (2)全概率 ...
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编程语言 时间:
2020-01-19 17:45:08
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目录: 朴素贝叶斯 贝叶斯网络 朴素贝叶斯 特征属性之间没有关联关系,相互独立的,在此基础上应用贝叶斯定理。 文本数据分类知识 ...
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编程语言 时间:
2020-01-03 14:22:39
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分类器有时会产生错误结果,这时可以要求分类器给出一个最优的类别猜测结果,同 时给出这个猜测的概率估计值。 概率论是许多机器学习算法的基础 在计算 特征值取某个值的概率时涉及了一些概率知识,在那里我们先统计特征在数据集中取某个特定值 的次数,然后除以数据集的实例总数,就得到了特征取该值的概率。 首先从 ...
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编程语言 时间:
2019-12-15 01:04:42
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监督学习:通过人为地输入带有标签的训练数据集,使计算机训练得到一个较为合适的模型,对未知标签的数据进行预测。常见的监督学习算法:回归和分类。 1.回归(Regression):通常有两个及以上变量,数据一般是连续的,通过训练集变量之间的关系得到一条模拟训练样本的曲线,对未知数据的因变量进行预测,其中 ...
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2019-12-14 23:01:08
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大纲: 算法分类有监督学习与无监督学习分类问题与回归问题生成模型与判别模型强化学习评价指标准确率与回归误差ROC曲线交叉验证模型选择过拟合与欠拟合偏差与方差正则化 半监督学习归类到有监督学习中去。 有监督学习大部分问题都是分类问题,有监督中的分类问题分为生成式模型和判别模型。 分类问题常用的评价指标 ...
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其他好文 时间:
2019-11-30 18:55:39
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1.贝叶斯定理 是一个经典的条件概率定理,其在机器学习中主要用来通过结果推算出原因产生的概率。P(A/B)*P(B)=P(B/A)*P(A) 2.字符串分类案例 ...
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2019-10-08 12:30:43
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