数据挖掘与机器学习——分类算法
目录
机器学习算法最普通分类:
分类算法的定义:
分类算法的应用:
分类器实现分类:
分类器的构建标准:
概率模型:
贝叶斯公式:
朴素贝叶斯算法(朴素贝叶斯分类器):
案例:
注意:
python实现:
KNN算法
空间向量模型:
KNN的定义:
案例:
如何计算:
python实现:
多类问题的分类
定义:
解决办法:
机器学习算法最普通分类:

监督学习分类:
1.回归 2.分类
分类算法的定义:

分类算法的应用:

分类器实现分类:



分类器的构建标准:

概率模型:


贝叶斯公式:

朴素贝叶斯算法(朴素贝叶斯分类器):

案例:


数学问题就是比较 P( 嫁 | (不帅、性格不好、身材矮、不上进)) 与 P( 不嫁 | (不帅、性格不好、身材矮、不上进)),得到公式:






注意:


python实现:


KNN算法
空间向量模型:



KNN的定义:

案例:



如何计算:


python实现:

多类问题的分类
定义:

解决办法:


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