1、 简述分类与聚类的联系与区别。 简述什么是监督学习与无监督学习。 分类与聚类：分类是一种有监督的算法，是在已经有目标分类的情况下对数据进行类别判断（朴素贝叶斯算法）。而聚类是一种无监督算法，是在建立模型之前还没有目标分类，将特征相似的数据自动聚为一类的算法（KMeans聚类算法）。 有监督学习和 ...
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2018-11-22 12:29:05
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一 朴素贝叶斯算法 1. 简介 NaïveBayes算法，又叫朴素贝叶斯算法，朴素：特征条件独立；贝叶斯：基于贝叶斯定理。属于监督学习的生成模型，实现简单，没有迭代，并有坚实的数学理论（即贝叶斯定理）作为支撑。在大量样本下会有较好的表现，不适用于输入向量的特征条件有关联的场景。 2. 基本思想 (1 ...
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2018-11-18 00:44:09
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环境 win8, python3.7, jupyter notebook 正文 什么是情感分析?(以下引用百度百科定义) 情感分析（Sentiment analysis），又称倾向性分析，意见抽取（Opinion extraction），意见挖掘（Opinion mining），情感挖掘（Senti ...
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2018-11-16 14:00:17
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一、线性回归1.线性回归：一种用于预测数值数据的非常有效的算法。 假设直线为y=w1x+w2；点为(p,q)。调整直线的技巧：1)绝对值技巧：如果点在直线上方，y=(w1+pɑ)x+(w2+ɑ)，其中ɑ为学习速率。点在直线下方，y=(w1-pɑ)x+(w2-ɑ)。p存在的原因：a.如果点不在y轴的右 ...
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2018-11-14 22:26:56
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朴素贝叶斯算法 文本分类模型 在结束生成算法模型之前，我们将一种专门用于文本分类的算法。对于分类问题，朴素贝叶斯算法通常效果很好，而对于文本分类而言，则有更好的模型。 对于文本分类，之前提到的朴素贝叶斯算法又称之为多元伯努力事件模型(multi-variate Bernoulli event mod... ...
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2018-11-04 17:00:07
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概念： 贝叶斯定理：贝叶斯理论是以18世纪的一位神学家托马斯.贝叶斯(Thomas Bayes)命名。通常，事件A在事件B（发生）的条件下的概率，与事件B在事件A（发生）的条件下的概率是不一样的；然而，这两者是有确定的关系的，贝叶斯定理就是这种关系的陈述 朴素贝叶斯：朴素贝叶斯方法是基于贝叶斯定理和 ...
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2018-10-09 18:13:23
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一 机器学习、数据挖掘、深度学习经典博客网站 http://www.cnblogs.com/maybe2030 1. 算法（包括机器学习算法、进化计算、群体智能优化算法等） [Machine Learning] 深度学习中消失的梯度 [Machine Learning] logistic函数和sof ...
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2018-10-01 22:35:52
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1. 前言 说到朴素贝叶斯算法，首先牵扯到的一个概念是 判别式和生成式 。 判别式：就是直接学习出特征输出$Y$和特征$X$之间的关系，如决策函数$Y=f(X)$,或者从概率论的角度，求出条件分布$P(Y|X)$。代表算法有 决策树、KNN、逻辑回归、支持向量机、随机条件场CRF等 生成式：就是直接 ...
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2018-10-01 17:08:54
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机器学习算法·决策树和朴素贝叶斯算法 一、问题描述 1912年当时世界上体积最庞大，内部设施最豪华的客运轮船’泰坦尼克号’，拥有美誉‘永不沉没’。然而在第一次下水穿越大西洋时，就在航行中撞上冰山，永远沉没海底。船上丧生者达到1500多人。假如我们穿越时空回到了过去，成为船上的一名普通乘客，那么我们有 ...
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2018-07-11 01:03:00
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理论 什么是朴素贝叶斯算法？ 朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的弱分类器，所有朴素贝叶斯分类器都假定样本每个特征与其他特征都不相关。举个例子，如果一种水果其具有红，圆，直径大概3英寸等特征，该水果可以被判定为是苹果。尽管这些特征相互依赖或者有些特征由其他特征决定，然而朴素贝叶斯分类器认为这些属性 ...
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2018-07-07 20:41:29
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