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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