摘要：一、聚类模型简述。 聚类算法属于无监督学习，样本标记信息未知，通过学习数据本身的内在性质和规律，试图将数据集划分为若干个相似子集。 聚类模型区别于分类模型的主要有一下几点： 1. 数据集无标注，我不知道数据具体有几类，而是通过机器聚类告诉我这个数据集可以有几个类属性。 2. 在学习过程中无需调参。 阅读全文

摘要：二师兄养成记正式开始， 以后就写这了。 写的不对的、有疑问的，恳请大佬指出来。 一. 贝叶斯定理 1. 条件概率： P（A | B） = P(A B) / P（B） = P（A U B）/ P（B） Ｐ（ＡＢ）表示事件Ａ和事件Ｂ共同发生的概率，又称为联合概率。 表示 A在B条件下发生的概率= AB共 阅读全文