随笔分类 -  机器学习

机器学习的基本算法与实践，新坑
机器学习学习笔记之三：朴素贝叶斯
摘要：朴素贝叶斯是通过计算各种分类的概率，选取概率最大的那个分类作为新向量的概率。比较难以理解，但是在文本分类领域中有比较广泛的应用。 阅读全文
posted @ 2017-08-21 16:31 飞鸟_Asuka 阅读(394) 评论(0) 推荐(0)
机器学习学习笔记之二：决策树
摘要：决策树对于某些可进行二分或多分的数据有很大作用，通过决策树可以直观地对数据分类。决策树使用的特征划分标准由划分后的数据集的信息熵决定，采用递归的方法可以逐步构建我们需要的决策树。 阅读全文
posted @ 2017-08-17 16:45 飞鸟_Asuka 阅读(362) 评论(0) 推荐(0)
机器学习学习笔记之一：K最近邻算法（KNN）
摘要：K最近邻算法（KNN）是机器学习中最简单的方法之一，本文主要通过数学方法介绍KNN算法的基本原理，并给出了python代码实现。 阅读全文
posted @ 2017-08-15 22:11 飞鸟_Asuka 阅读(429) 评论(0) 推荐(0)