一、算法介绍 朴素贝叶斯法，简称NB算法，是贝叶斯决策理论的一部分，是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法： 首先理解两个概念： · 先验概率是指根据以往经验和分析得到的概率，它往往作为“由因求果”问题中的“因”出现； · 后验概率是指在得到“结果”的信息后重新修正的概率，是“执果寻因”问题中 ...
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2018-12-15 22:33:22
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1、Java中的四种访问修饰符：public、protected、default（无修饰符，默认）、private。 2、四种修饰符可修饰的成分（类、方法、成员变量） public protected default private 类 √ √ × √ √ ×（内部类可以用private修饰） 方法 ...
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2018-12-12 00:18:11
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1.逻辑回归 逻辑回归就是这样的一个过程：面对一个回归或者分类问题，建立代价函数，然后通过优化方法迭代求解出最优的模型参数，然后测试验证我们这个求解的模型的好坏。 Logistic回归虽然名字里带“回归”，但是它实际上是一种分类方法，主要用于两分类问题（即输出只有两种，分别代表两个类别） 回归模型中 ...
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2018-12-11 15:58:08
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冒险 流水线技术之所以能提高性能 究其本质是利用了时间上的并行性，那它让原本应该先后执行的指令在时间上一定程度的并行起来，然而这也会带来一些冲突和矛盾，进而可能引发错误。 冒险（Hazard）：在流水线中我们希望当前每个时钟周期都有一条指令进入流水线可以执行。但在某些情况下，下一条指令无法按照预期开 ...
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2018-12-02 16:13:24
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Category原理 - Category编译之后的底层结构是 struct categroy_t，里面存储着分类对象方法、属性、协议信息- 当程序运行时，通过runtime动态的将分类的方法、属性、协议合并到一个大数组中- 底层使用的是二维数组进行存储，比如：[[分类2方法列表],[分类1方法列表 ...
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2018-11-15 17:06:38
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逻辑斯蒂回归（logistic regression） 是经典的分类方法。虽然名字中包含回归，但它被用来 分类 。 逻辑斯蒂分布 设 $X$ 是随机变量，$X$ 服从逻辑斯蒂分布是指 $X$ 的概率分布函数 $F(x)$ 和概率密度函数 $f(x)$ 为： $$F(x) = P(X \le x) = ...
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2018-11-04 22:54:34
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优化问题： https://www.cnblogs.com/liaohuiqiang/p/7805954.html KKT条件就是把高数里面求不等式约束条件问题的分类方法写成两个条件。 ...
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2018-10-30 12:05:56
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分类器可能产生错误分类，要求分类器给出一个最优的类别猜测结果并给出这个猜测的概率估计值。 朴素贝叶斯的特点： 优点：在数据较少的情况下依然有效，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 条件概率：在A条件下发生B结果的概率： P(B|A) = P(A&B ...
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2018-10-27 00:11:16
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贝叶斯定理（Bayes Theorem） 朴素贝叶斯分类（Naive Bayes Classifier） 贝叶斯分类算法（NB），是统计学的一种分类方法，它是利用贝叶斯定理的概率统计知识，对离散型数据进行分类的算法。 朴素贝叶斯的思想基础是这样的：对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出 ...
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2018-10-13 02:34:04
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文本分类问题：给定文档p（可能含有标题t），将文档分类为n个类别中的一个或多个 文本分类应用：常见的有垃圾邮件识别，情感分析 文本分类方向：主要有二分类，多分类，多标签分类 文本分类方法：传统机器学习方法（贝叶斯，svm等），深度学习方法（fastText，TextCNN等） 文本分类的处理大致分为 ...
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2018-10-12 13:47:17
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