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樸素貝葉斯（Naive Bayes）算法的核心思想是：分別計算給定樣本屬于每個分類的概率，然后挑選概率最高的作為猜測結果。假定樣本有2個特征x和y，則其屬于分類1的概率記作p(C1|x,y)，它的值無
監督學習KNN K近鄰算法def classify0(inX, dataSet, labels, k): dataSetSize = dataSet.shape[0] &nb
SVM算法（Support Vector Machine，支持向量機）的核心思想有2點：1、如果數據線性可分，那么基于最大間隔的方式來確定超平面，以確保全局最優，使得分類器盡可能健壯；2、如果數據線性
決策樹（Decision Tree）的核心思想是：根據訓練樣本構建這樣一棵樹，使得其葉節點是分類標簽，非葉節點是判斷條件，這樣對于一個未知樣本，能在樹上找到一條路徑到達葉節點，就得到了它的分類。舉個簡
作為Ai人工智能時代的程序開發者，不論是否參與了大數據、人工智能相關的技術開發工作，都需要了解一些常用的機器學習算法，今天蠟炬教育老師就給你推薦10個必須算法。 1、 線性回歸：在統計學和機器學習領
前言：最近在研究機器學習，過程中的心得體會會記錄到blog里，文章與代碼均為原創。會不定期龜速更新，注意這不是正式的教程，因為本人也是初學者，但是估計C#版本的代碼能幫到一些剛入門的同學去理解復雜的公
之前寫k-近鄰算法（http://boytnt.blog.51cto.com/966121/1569629）的時候，沒附上測試數據，這回找了一個，測試一下算法的效果。數據來源于http://archi
機器學習(Machine Learning, ML)是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能
