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机器学习算法中常见的分类模型有哪些?
2024-02-23
在机器学习领域,分类是一种常见的任务,旨在将输入数据划分为不同的类别。为此,有许多不同的分类模型可供选择,每个模型都有其特定的优势和适用场景。以下是常见的一些分类模型: 逻辑回归(Logistic Regressio ...
数据挖掘中最常用的算法模型有哪些?
2024-01-30
在数据挖掘领域中,有许多常用的算法模型被广泛应用于数据分析、预测和模式识别等任务。以下是一些最常见的算法模型: 决策树:决策树是一种基于树状结构的分类和回归方法。它通过对数据进行逐步分割来构建一棵树 ...
数据分析师统计学要学什么
2023-10-09
数据分析师是现代商业中非常重要的一部分,他们需要具备多种统计学知识才能从数据中得出正确的结论并指导商业决策。下面是数据分析师需要学习的一些统计学知识。 一、概率论基础 概率论是统计学的基础, ...
统计学中有哪些高级模型和算法?
2023-08-08
统计学是一门研究数据分析和推断的学科,涉及各种高级模型和算法。下面将介绍其中一些常见的高级模型和算法。 线性回归模型(Linear Regression Model):线性回归是一种用于建立连续变量之间关系的模型。它通过最 ...
常用的数据挖掘算法有哪些?
2023-06-17
数据挖掘是一种从大规模数据中发现隐藏在其中的知识、信息和关联等,并且可以将这些信息应用于不同领域的技术。常见的数据挖掘算法包括分类、聚类、关联规则、异常检测等。本文将介绍这些算法的主要概念和应用场景。 ...
数据分析师统计学要学什么
2023-06-15
数据分析师是现代商业中非常重要的一部分,他们需要具备多种统计学知识才能从数据中得出正确的结论并指导商业决策。下面是数据分析师需要学习的一些统计学知识。 一、概率论基础 概率论是统计学的基础, ...
贝叶斯网络分类器和神经网络分类器的区别?
2023-04-07
贝叶斯网络分类器和神经网络分类器都是用于分类任务的常见机器学习算法,但它们在许多方面有所不同。本文将探讨这两种分类器的区别。 一、基本原理 贝叶斯网络分类器(Bayesian Network Classifier)是基于概率模型 ...

朴素贝叶斯模型

朴素贝叶斯模型
2022-10-19
条件概率是朴素贝叶斯模型的基础。 假设,你的xx公司正在面临着用户流失的压力。虽然,你能计算用户整体流失的概率(流失用户数/用户总数)。但这个数字并没有多大意义,因为资源是有限的,利用这个数字你只能 ...

CDA LEVEL 1 考试,知识点《机器学习基本概念》

CDA LEVEL 1 考试,知识点《机器学习基本概念》
2021-03-15
一、什么是机器学习 机器学习研究如何让计算机不需要明确的程序也能具备学习能力。(—— Arthur Samuel,1959) 一个计算机程序在完成了任务T之后,获得经验E,其表现效果为P,如 果任务T的性能表现,也就是用 ...
如何用Python进行大数据挖掘和分析?快速入门路径图
2018-08-30
如何用Python进行大数据挖掘和分析?快速入门路径图 大数据无处不在。在时下这个年代,不管你喜欢与否,在运营一个成功的商业的过程中都有可能会遇到它。 什么是 大数据 ? 大数据就像它看起来那样——有 ...

朴素贝叶斯的推理学习算法

朴素贝叶斯的推理学习算法
2018-08-07
朴素贝叶斯的推理学习算法 贝叶斯公式简易推导式: 朴素贝叶斯的朴素在于假设B特征的每个值相互独立,所以朴素贝叶斯的公式是这样的 学习与分类算法: (1)计算先验概率和条件概率 ...

机器学习之分类算法之朴素贝叶斯分类

机器学习之分类算法之朴素贝叶斯分类
2018-06-23
机器学习之分类算法之朴素贝叶斯分类 最近自己对机器学习比较感兴趣,做个笔记,还请大牛不喜轻喷,多多指教。 朴素贝叶斯分类基于概率论中的贝叶斯原理: P(A|B) = P(B|A)*P(A)/P(B) 所谓朴素即是特征属性之间 ...

一种面向高维数据的集成聚类算法

一种面向高维数据的集成聚类算法
2018-06-10
一种面向高维数据的集成聚类算法 聚类集成已经成为机器学习的研究热点,它对原始数据集的多个聚类结果进行学习和集成,得到一个能较好地反映数据集内在结构的数据划分。很多学者的研究证明聚类集成能有效 ...

机器学习中的概率问题

机器学习中的概率问题
2018-03-13
机器学习中的概率问题 机器学习的过程可以理解为计算机通过分析大量的数据获得模型,并通过获得的模型进行预测的过程。机器学习的模型可以有多种表示,例如线性回归模型,SVM模型,决策树模型,贝叶斯模 ...
大数据可以预测 可靠性尚不确定
2018-02-03
大数据可以预测 可靠性尚不确定 人类生活需要预测,但可靠性却实在不敢让人恭维,鲜有正确。这有人为因素,也有技术原因。     比如“非样本错误”。假设有一位司机,驾龄30年,出行2万次,只 ...
浅谈利用逻辑回归来解决文本分类时的模型调优
2018-01-18
浅谈利用逻辑回归来解决文本分类时的模型调优 想和数据挖掘沾点边,所以最近在复习一些算法,因为又学了点R,深感这是个统计分析挖掘的利器,所以想用R实现一些挖掘算法。 朴素贝叶斯法大概是最简单的一种挖 ...
用Python从零实现贝叶斯分类器的机器学习的教程
2018-01-12
用Python从零实现贝叶斯分类器的机器学习的教程 关于朴素贝叶斯 朴素贝叶斯算法是一个直观的方法,使用每个属性归属于某个类的概率来做预测。你可以使用这种监督性学习方法,对一个预测性建模问题进行概率建 ...

朴素贝叶斯分类算法理解及文本分类器实现

朴素贝叶斯分类算法理解及文本分类器实现
2017-12-11
朴素贝叶斯分类算法理解及文本分类器实现 贝叶斯分类是一类分类算法的总称,这类算法均以贝叶斯定理为基础,故统称为贝叶斯分类。本文作为分类算法的第一篇,将首先介绍分类问题,对分类问题进行一个正式的定义 ...

深度学习已成功应用于这三大领域

深度学习已成功应用于这三大领域
2017-11-20
深度学习已成功应用于这三大领域 在本章中,我们将介绍如何使用深度学习来解决计算机视觉、语音识别、自然语言处理以及其他商业领域中的应用。首先我们将讨论在许多最重要的AI 应用中所需的大规模神经网络的实 ...

关联规则分析怎么做?你需要知道这3大关键词、4大步骤

关联规则分析怎么做?你需要知道这3大关键词、4大步骤
2017-10-17
关联规则分析怎么做?你需要知道这3大关键词、4大步骤 关联规则是反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性,常用于实体商店或在线电商的推荐系统:通过对顾客的购买记录数据库进行关联规则挖掘,最终目 ...
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