摘要：原理：基于先验概率P(Y)，利用贝叶斯公式计算后验概率P(Y/X)（该对象属于某一类的概率），选择具有最大后验概率的类作为该对象所属类 特点：数据可离散可连续；对数据缺失、噪音不敏感；若属性相关性小，分类效果好，相关也不低于决策树 朴素贝叶斯算法 学习的内容是先验概率和条件概率（都使用极大似然估计这 阅读全文

摘要：https://scikit-learn.org/stable/search.html?q=bayes 阅读全文

摘要：贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。而朴素朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单，也是常见的一种分类方法。这篇文章我尽可能用直白的话语总结一下我们学习会上讲到的朴素贝叶斯分类算法，希望有利于他人理解。 分类问题综述 对于分类问题，其实谁都不会陌生，日常生活中 阅读全文

摘要：https://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html?highlight=svm#module-sklearn.svm 阅读全文

摘要：SMO 是由 Platt 在 1998 年提出的、针对软间隔最大化 SVM 对偶问题求解的一个算法，其基本思想很简单：在每一步优化中，挑选出诸多参数（）中的两个参数（、）作为“真正的参数”，其余参数都视为常数，从而问题就变成了类似于二次方程求最大值的问题，从而我们就能求出解析解 具体而言，SMO 要 阅读全文

摘要：SVM 由线性分类开始 理解SVM，咱们必须先弄清楚一个概念：线性分类器。 给定一些数据点，它们分别属于两个不同的类，现在要找到一个线性分类器把这些数据分成两类。如果用x表示数据点，用y表示类别（y可以取1或者-1，分别代表两个不同的类），一个线性分类器的目标是要在n维的数据空间中找到一个超平面（h 阅读全文