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摘要： 原理：基于条件概率， 适用于不同维度之间相关性较小的时候，比较容易解释。 公式：p(c/x) = p(c,x) / p(x) = p(x/c)*p(c) / p(x) 解释：假设某个体有n个特征（feature),分别为F1,F2,........Fn 有m个类别（catogery)，分别为C1,C 阅读全文

摘要： 最下二乘法 平方损失函数： L( Y, f(X) ) = ∑【Y- f(X)】^2 逻辑回归 对数损失函数： L( Y, P(Y|X) )=-log P(Y|X) 朴素贝叶斯 0/1损失函数： L( Y, P(Y|X) )=1，if Y!= f(X) 0, if Y=f(X) Adboost 指数损 阅读全文

摘要： 时间复杂度 空间复杂度 稳定性 内部排序 插入排序 直接插入排序 o(n^2) o(1) 稳定 希尔排序 o(n) o(n*sqrt(n)) 不稳定 选择排序 简单选择排序 o(n^2) o(1) 不稳定 堆排序 o(n*log(n)) o(1) 不稳定 交换排序 冒泡排序 o(n^2) o(1) 阅读全文

摘要： import numpy as np#插入排序【直接插入排序】：把新数与前面的数字比较，如果小于前面的数字，则插入数据def insert_sort(array): for i in range(len(array)): for j in range(i): if array[i]<array[j] 阅读全文