摘要：
机器学习实战之朴素贝叶斯 一，引言 前两章的KNN分类算法和决策树分类算法最终都是预测出实例的确定的分类结果，但是，有时候分类器会产生错误结果；本章要学的朴素贝叶斯分类算法则是给出一个最优的猜测结果，同时给出猜测的概率估计值。 1 准备知识：条件概率公式 相信学过概率论的同学对于概率论绝对不会陌生， 阅读全文
posted @ 2018-10-03 18:50
从来不虚场合
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摘要：
机器学习实战之决策树 一,引言： 上一章我们讲的kNN算法，虽然可以完成很多分类任务，但它最大的缺点是无法给出数据的内在含义，而决策树的主要优势就在于数据形式非常容易理解。决策树算法能够读取数据集合，决策树的一个重要任务是为了数据所蕴含的知识信息，因此，决策树可以使用不熟悉的数据集合，并从中提取一系 阅读全文
posted @ 2018-10-03 18:44
从来不虚场合
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摘要：
机器学习实战之kNN算法 机器学习实战这本书是基于python的，如果我们想要完成python开发，那么python的开发环境必不可少： （1）python3.52,64位，这是我用的python版本 （2）numpy 1.11.3,64位，这是python的科学计算包，是python的一个矩阵类型 阅读全文
posted @ 2018-10-03 18:43
从来不虚场合
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