一、实验目的 理解朴素贝叶斯算法原理，掌握朴素贝叶斯算法框架； 掌握常见的高斯模型，多项式模型和伯努利模型； 能根据不同的数据类型，选择不同的概率模型实现朴素贝叶斯算法； 针对特定应用场景及数据，能应用朴素贝叶斯解决实际问题。 二、实验内容 实现高斯朴素贝叶斯算法。 熟悉sklearn库中的朴素贝叶 ...
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2021-06-28 20:14:49
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实验目的 1.理解朴素贝叶斯算法原理，掌握朴素贝叶斯算法框架； 2.掌握常见的高斯模型，多项式模型和伯努利模型； 3.能根据不同的数据类型，选择不同的概率模型实现朴素贝叶斯算法； 4.针对特定应用场景及数据，能应用朴素贝叶斯解决实际问题。 实验要求 1.实现高斯朴素贝叶斯算法。 2.熟悉sklear ...
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2021-06-28 20:12:39
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FM的论文名字为《Factorization Machines》，其核心思想是组合一阶和二阶特征，基于K维的隐向量，处理因为数据稀疏带来的学习不足问题。并且通过公式推导出其学习时间是线性的，非常适用于大规模的推荐系统。首先从LR到多项式模型方程再到FM进行演进的梳理，随后对于论文中的某些细节进行展开 ...
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2020-07-22 02:15:52
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简介 线性回归模型有一个主要的局限性，那就是它只能把输入数据拟合成直线，而多项式回归模型通过拟合多项式方程来克服这类问题，从而提高模型的准确性。 准备工作 从图1-6中可以看到，数据点本身的模式中带有自然的曲线，而线性模型是不能捕捉到这一点的。再来看看多项式模型的效果，如图1-7所示。 图1-7中的 ...
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2020-05-28 13:16:00
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降低模型的过拟合的好方法就是 正则化 这个模型（即限制它）：模型有越少的自由度，就越难拟合数据。例如，正则化一个多项式模型，一个简单的方法就是减少多项式的阶数。 对于线性模型，正则化的典型实现就是约束模型中参数的权重。这里介绍三种不同约束权重的方法：Ridge回归，Lasso回归和Elastic N ...
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2020-05-16 00:09:41
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无论是线性回归还是逻辑回归，都有一个问题：当特征数量太多时，特征项将会非常多甚至可能随着特征数的增加呈几何级数递增。那么就会使得计算负荷非常高。 比如我们输入的特征是一张50*50的灰度图，并且将所有的像素视为特征，那么就会有2500个特征。如果要进一步把这些特征两两组合构成一个多项式模型，那么将会 ...
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2017-07-17 20:25:39
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在拿到一组数据时，我们需要先观察数据选择特征甚至构造特征，然后选择合适的模型。 线性回归并不适用所有数据，有时候我们需要用曲线来拟合我们的数据。 比如一个二次模型： 或者三次模型： 对于多项式模型，我们可以构造特征如： x2 = x22 x3 = x33 从而可以把模型转化为线性回归模型。 注：在构 ...
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2017-07-14 19:32:10
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机器学习教程一-不懂这些线性代数知识别说你是搞机器学习的(2016-04-01)机器学习教程二-安装octave绘制3D函数图像(2016-04-30)机器学习教程三-用scikit-learn求解一元线性回归问题(2016-05-30)机器学习教程四-用scikit-learn求解多元线性回归问题(2016-05-30)机器学习教程五-用..
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2016-06-24 22:23:51
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（一）朴素贝叶斯多项式事件模型 在上篇笔记中，那个最基本的NB模型被称为多元伯努利事件模型（Multivariate Bernoulli Event Model，以下简称 NB-MBEM）。该模型有多种扩展，一种是在上一篇笔记中已经提到的每个分量的多值化，即将p(xi|y)由伯努利分布扩展到多项式分 ...
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2016-04-21 01:25:52
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一、曲线拟合是要找到一条光滑曲线，使其最佳地拟合数据，该曲线不必经过数据点；二、曲线拟合的内容： 1、光滑曲线的形式是怎么样：多项式模型？指数模型？其他函数模型 2、最佳拟合的概念：常用的误差准则是误差平方和最小，也可以是最大误差最小准则，误差绝对值和等。三、Matlab多项式拟合函数（指数拟合.....
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2015-05-17 23:32:00
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