10 2020 档案
摘要：朴素贝叶斯（Naive Bayes）： 根据贝叶斯定理和朴素假设提出的朴素贝叶斯模型。 贝叶斯定理： 朴素假设（特征条件独立性假设）： 代入可知朴素贝叶斯模型计算公式： 因为朴素贝叶斯是用来分类任务，因此： 化简可知： 朴素贝叶斯模型除了上式所描述的以外，有三种常用的模型： 1、高斯朴素贝叶斯 2、
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摘要：本文通过海伦约会的例子来测试之前写的KDTree的效果，并且探讨了特征是否进行归一化对整个模型的表现的影响。最后发现在机器学习中，特征归一化确实对模型能提供非常大的帮助。 1 from KDTree import KDTree # 参考实现KDtree的随笔 2 from sklearn impor
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摘要：KD树是一种分割k维数据空间的数据结构，主要应用于多维空间关键数据的搜索，如范围搜索和最近邻搜索。 KD树使用了分治的思想，对比二叉搜索树（BST），KD树解决的是多维空间内的最近点（K近点）问题。（思想与之前见过的最近点对问题很相似，将所有点分为两边，对于可能横跨划分线的点对再进一步讨论） KD树
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