摘要： 第一课、AI导论 (已更) 第二课、机器学习导论(已更) 第三课、特征工程(已更) 第四课、KNN最近邻算法(已更) 第五课、朴素贝叶斯算法(已更) 第六课、决策树(已更) 第七课、随机森林(已更) 第八课、常用机器学习算法性能对比(已更) 第九课、SVD分解(已更) 第十课、PCA降维(已更) 第 阅读全文

摘要： 朴素贝叶斯算法是机器学习中目前一个还在使用的算法，其依托于贝叶斯公式的概率计算，可用于NLP等分类任务。朴素贝叶斯算法的朴素，是因为其有2个较强或较主观的前提假设： 样本间的特征(属性)是相互独立的 样本特征(属性)取值服从高斯(正态)分布 由于自然界的数据分布五花八门，给定一个数据集，但其服从什么 阅读全文

摘要： 中国有句俗语“近朱者赤，近墨者黑”，这句话非常精准地点出了KNN最近邻算法的精髓。 1、算法思想 KNN算法在分类任务和回归任务上有稍许不同，但主流程是相同的，下面分别阐述。 1）分类任务 对于某个待分类点P，先找出距离P点最近的N个邻居，然后使用投票的方式统计出P点对应的分类，即统计这N个邻居分属 阅读全文