04 2021 档案
摘要：朴素贝叶斯（Nave Bayes）法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类算法。它的思想可以概括为先验概率+数据=后验概率。 1.朴素贝叶斯模型 下面是分类模型样本： 假设有m个样本，每个样本有n个特征，特征输出有K个类别，定义为 从样本得到朴素贝叶斯的先验分布， 接着得到条件概率分布， 然后用贝
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摘要：1. 前言 判别式模型：只有一个模型，把测试数据往里一丢，结果就出来了。如 SVM。 生成式模型：有多个模型（一般有多少类就有多少个），把测试数据丢到各个模型里面，最后比较结果，选择最优的最为结果。如 朴素贝叶斯。 2.基本概念 判别模型，就是判别（数据输出量）的模型。 生成模型，就是生成（数据的分
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摘要：grep命令提取符合条件的行，cut命令提取符合条件的列。 [kirk@kirk shell]$ cut [选项] 文件名 选项： -f 列号： 提取第几列 -d 分隔符： 按照指定分隔符分割列 -c 字符范围： 不依赖分隔符来区分列，而是通过字符范围（行首为 0）来进行字段提取。 “n-”表示从第
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