2025年3月14日
朴素贝叶斯 Naïve Bayes = 贝叶斯公式 (Bayes) ➕ 条件独立假设（Naïve）
摘要： 1. 朴素贝叶斯算法总结 1.1 模型 朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。对于给定的训练数据集，首先基于特征条件独立假设学习输入输出的联合概率分布；然后基于此模型，对给定的输入 \(x\)，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出 \(y\)。 设输入空间 \(\mathcal{ 阅读全文
posted @ 2025-03-14 21:12 wlu 阅读(261) 评论(0) 推荐(0)
K近邻算法等
摘要： 1. KNN算法和KD - tree总结 1.1 KNN算法 模型 K近邻（K - Nearest Neighbors，KNN）算法是一种基本的分类与回归方法。它的模型实际上是对特征空间的划分，给定一个训练数据集，对于新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的 \(K\) 个实例，然后根据这 阅读全文
posted @ 2025-03-14 19:47 wlu 阅读(156) 评论(0) 推荐(0)