引文：前面提到的K最近邻算法和决策树算法，数据实例最终被明确的划分到某个分类中，下面介绍一种不能完全确定数据实例应该划分到哪个类别，或者说只能给数据实例属于给定分类的概率。基于贝叶斯决策理论的分类方法之朴素贝叶斯
优点：在数据较少的情况下仍然有效，可以处理多类别问题
缺点：对于输入数据的准备方式较为敏感
适用数据类型：标称型数据。
朴素贝叶斯的一般过程
收集数据：可以使用任何方式
准备数据：需要数...
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2015-05-28 14:09:46
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------Java培训、Android培训、iOS培训、.Net培训、期待与您交流！ -------一、万能指针,能指向\操作任何OC对象typedef （NSObject *） id; // id == NSObject二、构造方法 1、完整地创建一个可用的对象： 1>分配存储空间...
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2015-05-27 15:15:49
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@Categroy又称扩展类，可以动态的为类添加一些新的方法(只是方法，不能添加成员变量)
@使用Categroy对类进行扩展时，不需要创建子类
@如果分类方法与原始类中的相同，则会隐藏原始方法，且不可在分类方法中通过super调用原始方法，这里与继承不同。
@Categroy是一种简单的方式，实现了类的方法的模块化，把不同的类方法分配到不同的类文件中去。
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2015-05-18 09:02:52
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在 ArcGIS Spatial Analyst 扩展模块中，多元分析工具集提供了用于监督分类和非监督分类的工具。影像分类工具条提供了一个用户友好的环境，可创建监督分类中使用的训练样本和特征文件。最大似然法分类工具是主要的分类方法。识别类别及其统计数据的特征文件是此工具的必需输入。...
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2015-05-08 14:58:25
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一、分类(Category)(1)、分类的基础知识分类是在不改变原有类内容的基础上，为类增加一些方法的方式。(2)、分类的注意事项1>分类只能增加方法，不能增加成员变量;2>在分类方法的实现中可以访问原来类中的成员变量；3>分类中可以重新实现原来类中的方法，但是这样会导致原来的方法无法在使用4>在大...
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2015-05-02 16:29:48
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朴素贝叶斯分类（NBC）是机器学习中最基本的分类方法，是其他众多分类算法分类性能的对比基础，其他的算法在评价性能时都在NBC的基础上进行。同时，对于所有机器学习方法，到处都蕴含着Bayes统计的思想。
朴素贝叶斯基于贝叶斯地理和特征条件独立性假设，首先基于条件独立性假设学习输入XX和输出YY的联合分布P(X,Y)P(X,Y)，同时利用先验概率P(Y)P(Y)，根据贝叶斯定理计算出后验概率P(Y|X...
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2015-04-27 02:06:20
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分类(类别)的应用 Category/*
分类的作用：在不改变原来类内容的基础上，可以为类增加一些方法 使用注意：
1.分类只能增加方法，不能增加成员变量
2.分类方法实现中可以访问原来类中声明的成员变量
3.分类可以重新实现原来类中的方法，但是会覆盖掉原来的方法，会导致原来的方法没法再使用
4.方法调用的优先级：分类(最后参与编译的分类优先) --> 原来类 --> 父类
*/
#i...
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2015-04-20 11:21:00
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机器学习笔记：朴素贝叶斯方法（Naive Bayes）原理和实现本文主要描述了朴素贝叶斯分类方法，包括模型导出和学习描述。实例部分总结了《machine learning in action》一书中展示的一个该方法用于句子感情色彩分类的程序。
方法概述
学习（参数估计）
实现：朴素贝叶斯下的文本分类
模型概述
朴素贝叶斯方法，是指
朴素：特征条件独立贝叶斯：基于贝叶斯定理
根据贝叶斯定理，对一个分类...
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2015-04-13 01:46:03
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1、logistic回归是统计学习中的经典分类方法。
最大熵模型：最大熵是概率模型学习的一个准则，将其推广到分类问题得到最大熵模型。
两者都是对数线性模型。
2、二项logstic分类模型：用于二类分布。
多项logstic分类模型：用于多类分布。
3、最大熵模型（maximum entropy model）:是由最大熵原理推导实现。
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2015-04-05 09:14:27
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决策树、knn算法都是结果确定的分类算法，数据示实例最终被明确的划分到某个分类中贝叶斯：不能完全确定数据实例应该划分到某个类，湖综合只能给出数据实例属于给定分类的概率 *引入先验概率与逻辑推理来处理不确定命题 *(扩展命题),另一种叫频数概率，从数据本身出发得到结论，不考了逻辑推理及先验知识。朴.....
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2015-03-19 06:12:50
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