使用朴素贝叶斯解决一些现实生活中 的问题时，需要先从文本内容得到字符串列表，然后生成词向量。 准备数据：切分文本 测试算法：使用朴素贝叶斯进行交叉验证 文件解析及完整的垃圾邮件测试函数 ...
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2019-12-15 10:56:42
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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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2019-12-15 01:04:42
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关于Java的编程常识，有人会问哪几个是重要的常识点，不知道咱们是否知道呢？给咱们同享一下。 1.JVM相关(包含了各个版其他特性) 关于刚刚触摸Java的人来说，JVM相关的常识纷歧定需求了解很深， 对此里边的概念有一些简略的了解即可。不过关于一个有着3年以上Java经历的资深开发者来说，不会JV ...
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2019-12-13 23:42:22
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概括：朴素贝叶斯分类器(Naïve Bayes classifier)是一种相当简单常见但是又相当有效的分类算法，在监督学习领域有着很重要的应用。朴素贝叶斯是建立在“全概率公式”的基础下的，由已知的尽可能多的事件A、B求得的P(A|B)来推断未知P(B|A)，是的有点玄学的意思，敲黑板！！！ 优点： ...
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2019-12-13 14:20:21
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多项式全家桶(更新至快速幂) 开始爆肝多项式 1. FFT快速傅里叶变换 流程: 将多项式$\Theta (nlog_n)$转成点值表示形式 进行卷积, 再$\Theta (nlog_n)$ 转回来 离散傅里叶变换: 朴素转为点值, 需要将一个一个x带入, 而这里傅里叶搞到了几个可以优化的复数根 利 ...
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2019-12-08 10:48:22
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朴素贝叶斯法 朴素贝叶斯(naive bayes) 法是基于贝叶斯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，然后基于此分布，对给定的输入$x$利用贝叶斯定理求其后验概率最大的输出。 一、朴素贝叶斯法的学习 1.1 基本方法 设输入空间 ...
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2019-12-07 19:46:29
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[TOC] kmp 问题：有两个字符串，S为主串（长度为n），T为模式串（长度为m），其中n m，如何判断T是否为S的子串 样例： abbaabbaaba abbaaba 朴素解法： S从头开始遍历，以每个字母为开头，再遍历T看是否匹配。 如何降低时间复杂度？ 第一次匹配时，到了第七个字符发现不匹配 ...
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2019-12-01 20:52:27
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终于杂题选讲恢复成省选难度了，个个都放飞自我？？ SP19997 看到这个式子以及吓人的数据范围，能猜到拉格朗日插值，我们尝试证明。 考虑朴素的扰动法，给式子乘个$a$： $$ \begin{align } aS(n)&=\sum_{i=1}^{n+1} a^i (i 1)^{r} \end{ali ...
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2019-11-29 23:53:17
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# 读取数数据， 查看数据结构 df_raw <- read.csv("sms_spam.csv", stringsAsFactors=F) str(df_raw) length(df_raw$type) # 将数据分为特征值矩阵 X 和 类标向量y 两部分，将 y 换为因子 X <- df_raw ...
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2019-11-26 19:15:47
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08 决策树与随机森林 决策树之信息论基础 认识决策树 1. 来源： 决策树的思想来源非常朴素，程序设计中的条件分支结构就是if then 结构，最早的决策树就是利用这类结构分割数据的一种分类学习方法。 2. 举例：是否见相亲对象 信息的度量和作用 1. 克劳德 .艾尔伍德 .香农：信息论创始人，密 ...
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2019-11-25 23:55:16
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