摘要：4.1 基于贝叶斯决策理论的分类方法 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 贝叶斯决策理论的核心思想：选择具有最高概率的决策。 4.2 条件概率 4.3 使用条件概率来分类 4.4 使用朴素贝叶斯进行文档分类 阅读全文

摘要：3.1 决策树的构造优点:计算复杂度不高,输出结果易于理解,对中间值的缺失不敏感,可以处理不相关特征数据.缺点:可能会产生过度匹配问题.适用数据类型:数值型和标称型.一般流程:1.收集数据2.准备数据3.分析数据4.训练算法5.测试算法6.使用算法3.1.1 信息增益创建数据集def createD... 阅读全文

摘要：knn算法：1.优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定2.缺点：计算复杂度高、空间复杂度高。3.适用数据范围：数值型和标称型。一般流程：1.收集数据2.准备数据3.分析数据4.训练算法：不适用5.测试算法：计算正确率6.使用算法：需要输入样本和结构化的输出结果，然后运行k-近邻算法判定输入数据... 阅读全文

摘要：http://sourceforge.net/projects/numpy/files/下载对应版本的numpy，到处下不到，找到一个没python2.7用pip吧，pip install numpy下载完毕，提示没装C++，意思是还要装VS2008，但装的是VS2012，只好去下载一个VC for... 阅读全文