这篇论文主要研究素性测试的多项式时间算法，由于没有在网上找到合适的翻译版本，本人自行翻译了一个版本供学习使用。如有错误请指出。 英文原版的论文已打包上传 https://files.cnblogs.com/files/allegro vivace/PrimesinP_original.zip PRI ...
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2020-05-15 09:20:51
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背景 文本分类属于文本挖掘。文本挖掘从已知文本提取未知的知识，即从非结构的文本中提取知识。文本挖掘主要领域：搜索和信息检索；文本聚类；文本分类；Web挖掘；信息抽取；自然语言处理；概念提取。[1] 搜索和信息检索：存储和文本文档的检索，包括搜索引擎和关键字搜索。 文本聚类：使用聚类方法，对词汇，片段 ...
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2020-05-14 23:50:55
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k-means应该是原来级别的聚类方法了，这整理下一个使用后验概率准确评测其精度的方法—高斯混合模型。 我们谈到了用 k-means 进行聚类的方法，这次我们来说一下另一个很流行的算法：Gaussian Mixture Model (GMM)。事实上，GMM 和 k-means 很像，不过 GMM ...
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2020-05-14 19:24:26
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1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。 简述分类与聚类的联系与区别。 简述什么是监督学习与无监督学习。 对于分类来说，在对数据集分类时，我们是知道这个数据集是有多少种类的；而对于聚类来说，在对数据集操作时，我们是不知道该数据集包含多少类，我们要做的，是将数据集中相似的数据归纳在一起。他们都是对数 ...
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2020-05-13 20:34:52
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1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。 简述分类与聚类的联系与区别。 简述什么是监督学习与无监督学习。 2.朴素贝叶斯分类算法 实例 利用关于心脏病患者的临床历史数据集，建立朴素贝叶斯心脏病分类模型。 有六个分类变量(分类因子)：性别，年龄、KILLP评分、饮酒、吸烟、住院天数 目标分类变量疾病 ...
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2020-05-13 20:32:49
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em，是一种含有隐含变量的概率模型参数的极大似然估计法。主要应用在机器学习以及计算机视觉的数据聚类领域。 lr，逻辑回归，本质也是线性回归，通过拟合拟合样本的某个曲线，然后使用逻辑函数进行区间缩放，但是一般用来分类，主要用在点击率预估、推荐系统等； svm，支撑向量机，通过找到样本空间中的一个超平面 ...
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2020-05-13 19:44:45
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1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。 简述分类与聚类的联系与区别。 简述什么是监督学习与无监督学习。 2.朴素贝叶斯分类算法 实例 利用关于心脏病患者的临床历史数据集，建立朴素贝叶斯心脏病分类模型。 有六个分类变量(分类因子)：性别，年龄、KILLP评分、饮酒、吸烟、住院天数 目标分类变量疾病 ...
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2020-05-13 18:36:51
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1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。 简述分类与聚类的联系与区别。 简述什么是监督学习与无监督学习。 分类是为了确定点的类别，具体有哪些类别是已知的，是监督学习。 聚类是把点成若干类，事先是没有类别的，是一种无监督学习。 监督学习：从正确的例子中学习 无监督学习：缺乏足够的先验知识 2.朴素贝 ...
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2020-05-13 11:47:11
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1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。 简述分类与聚类的联系与区别。 简述什么是监督学习与无监督学习。 分类与聚类的区别：是否有已知分类的条件。分类没有，聚类有。 监督学习：已知某些类别的情况下，即具有事先标记的数据，通过特征分析来学习的一类算法。 无监督学习：不具有事先标签的数据，缺乏先验知识 ...
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2020-05-13 00:25:07
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1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。 简述分类与聚类的联系与区别。 联系：都是对数据进行划分的方法 区别：分类就是“贴标签”，在事先已有的类中按这些类的性质来进行划分，要做的就是将每一条记录分别属于哪一类标记出来，常用算法KNN，是一种有监督学习； 聚类是在事先没有类，没有训练条件的情况下，根 ...
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2020-05-12 20:35:39
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