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By Kubi Code 文章目录 1. 有监督学习和无监督学习的区别 2. 正则化 3. 过拟合 3.1. 产生的原因 3.2. 解决方法 4. 泛化能力 5. 生成模型和判别模型 6. 线性分类器与非线性分类器的区别以及优劣 6.1. 特征比数据量还大时，选择什么样的分类器？ 6.2. 对于维度 阅读全文
posted @ 2017-08-08 21:59
nolonely
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By Kubi Code 朴素贝叶斯 参考[1] 事件A和B同时发生的概率为在A发生的情况下发生B或者在B发生的情况下发生AP(A∩B)=P(A)∗P(B|A)=P(B)∗P(A|B)所以有：P(A|B)=P(B|A)∗P(A)P(B) 对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个目标类别出现的概 阅读全文
posted @ 2017-08-08 21:57
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转自http://blog.csdn.net/mytestmy/article/details/19088827 声明：1）该博文是整理自网上很大牛和专家所无私奉献的资料的。具体引用的资料请看参考文献。具体的版本声明也参考原文献2）本文仅供学术交流，非商用。所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应， 阅读全文
posted @ 2017-08-08 21:24
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转：http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/01/19/svd-and-applications.html 前言： PCA的实现一般有两种，一种是用特征值分解去实现的，一种是用奇异值分解去实现的。在上篇文章中便是基于特征值分解的一种解释。特征值 阅读全文
posted @ 2017-08-08 19:10
nolonely
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参考： http://blog.csdn.net/a819825294/article/details/51206410 http://blog.csdn.net/sb19931201/article/details/52557382 http://www.cnblogs.com/zhouxiaoh 阅读全文
posted @ 2017-08-08 19:00
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