08 2018 档案

分类之朴素贝叶斯方法
摘要：“概率论只不过是把常识用数学公式表达了出来”——拉普拉斯 一、朴素贝叶斯方法工作基本原理 朴素贝叶斯是基于特征条件独立假设和贝叶斯定理的分类方法。对于分类训练数据集，基于特征条件独立假设学习输入/输出的联合概率分布。对于待分类的输入，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y。 * 先验概率是根据以往经 阅读全文
posted @ 2018-08-18 18:59 FayeXu1 阅读(195) 评论(0) 推荐(0)
KNN算法+kmeans详解
摘要：一、KNN算法介绍 KNN算法是一种分类与回归方法，KNN模型：输入为实例的特征向量，对应于特征空间的点，输出为实例的类别。在输入特征向量后，KNN模型事先有一个训练数据集，数据集中的每个实例都有一个类别，根据实例的特征向量与训练数据集中实例的距离，来判断距离输入实例的k近邻数据，根据多数投票原则确 阅读全文
posted @ 2018-08-11 23:19 FayeXu1 阅读(395) 评论(0) 推荐(0)