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    機(jī)器學(xué)習(xí)筆記:樸素貝葉斯分類器(二)

    在前一篇文章中,我們通過計(jì)算頻率的方式來計(jì)算條件概率盈简。對于未觀測到的樣本,其條件概率為0柠贤。這種假設(shè)看起來不太合理。現(xiàn)在我們要采用另一種方式來計(jì)算...

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    機(jī)器學(xué)習(xí)筆記:樸素貝葉斯分類器(一)

    下面舉例說明:有一組招聘的信息呀非,特征為“是否985”、“學(xué)歷”岸裙、“技能”猖败,分類為“錄用”、“不錄用”恩闻。 示例代碼: 運(yùn)行結(jié)果:p_c1 = 0....

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    機(jī)器學(xué)習(xí)筆記:線性回歸

    線性回歸是利用數(shù)理統(tǒng)計(jì)中回歸分析幢尚,來確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)分析方法破停。線性回歸在假設(shè)特證滿足線性關(guān)系,根據(jù)給定的訓(xùn)練...

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    機(jī)器學(xué)習(xí)筆記:梯度下降

    機(jī)器學(xué)習(xí)的英文名稱叫Machine Learning,簡稱ML理茎,該領(lǐng)域主要研究的是如何使計(jì)算機(jī)能夠模擬人類的學(xué)習(xí)行為從而獲得新的知識和技能,并且...

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