算法杂货铺——分类算法之贝叶斯网络(Bayesian networks) 2.1、摘要 在上一篇文章中我们讨论了朴素贝叶斯分类。朴素贝叶斯分类有一个限制条件，就是特征属性必须有条件独立或基本独立（实际上在现实应用中几乎不可能做到完全独立）。当这个条件成立时，朴素贝叶斯分类法的准确率是最高的，但不幸的 ...
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2019-01-17 15:56:24
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算法杂货铺——分类算法之朴素贝叶斯分类(Naive Bayesian classification) 0、写在前面的话 我个人一直很喜欢算法一类的东西，在我看来算法是人类智慧的精华，其中蕴含着无与伦比的美感。而每次将学过的算法应用到实际中，并解决了实际问题后，那种快感更是我在其它地方体会不到的。 一 ...
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2019-01-17 15:52:13
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Spark MLlib中分类和回归算法： -分类算法： pyspark.mllib.classification -朴素贝叶斯 NaiveBayes -支持向量机（优化：随机梯度下降）SVMWithSGD -逻辑回归 LogisticRegressionWithSGD // 从Spark 2.0开始 ...
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2019-01-16 19:48:26
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1、算法介绍k近邻算法是学习机器学习的入门算法，可实现分类与回归，属于监督学习的一种。算法的工作原理是：输入一个训练数据集，训练数据集包括特征空间的点和点的类别，可以是二分类或是多分类。预测时，输入没有类别的点，找到k个与该点距离最接近的点，使用多数表决的方法，得出最后的预测分类。2、算法优缺点优点：没有高深的数学思想，容易理解，精度高，对异常值不敏感，无数据输入假定；缺点：计算复杂度高，空间复杂
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2019-01-11 14:13:52
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1.k-近邻算法实现 2.测试 3.实验结果 CABD 实验环境：Ubuntu18.04+Pycharm+python3.6+numpy ...
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2019-01-09 21:37:21
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库的基本功能 sklearn库共分为6大部分，分别用于完成分类任务、回归任务、聚类任务、降维任务、模型选择以及数据的预处理。 前4类功能： 1.分类任务；对于支持向量机这个分类算法而言，需要调用svm.SVC这个模块 2.回归任务 3.聚类任务 4.降维任务 内置数据 ...
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2019-01-09 13:30:01
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一、概念 逻辑回归(Logistic Regression,LR)是一种广义的线性回归分析模型,属于监督学习算法，需要打标数据，可以用在回归、二分类和多分类等问题上,最常用的是二分类。 线性回归就是通过一条曲线区分不同的数据集，在二分类问题上会有一条直线对其进行区分，如下： 逻辑回归需要每组数据都是 ...
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2019-01-07 10:37:53
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算法 今天给大家带来一篇关于算法排序的分类,算法的时间复杂度,空间复杂度,还有怎么去优化算法的文章,喜欢的话,可以关注,有什么问题,可以评论区提问,可以与我私信,有什么好的意见,欢迎提出. 前言: 算法的复杂度分为时间复杂度与空间复杂度,时间复杂度指执行算法需要需要的计算工作量,空间复杂度值执行算法 ...
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2018-12-30 13:58:54
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聚类算法总结 原文:http://blog.chinaunix.net/uid-10289334-id-3758310.html 聚类算法的种类：基于划分聚类算法（partition clustering) k-means： 是一种典型的划分聚类算法，它用一个聚类的中心来代表一个簇，即在迭代过程中选 ...
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2018-12-30 12:52:57
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logistic回归是使用最多的分类算法 二分类 预测值：yε{0, 1}, 0代表负类(No, 假设不成立)；1代表正类(Yes，假设成立) 应用：邮件分类(垃圾邮件 or 非垃圾邮件) 假设函数 logistic函数又称Sigmoid函数，是一个在生物学中常见的S型函数，也称为S型生长曲线。由于 ...
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2018-12-28 00:08:35
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