[帮助文档] 机器学习线性支持向量机算法组件的配置及示例
支持向量机SVM（Support Vector Machine）是基于统计学习理论的一种机器学习方法，通过寻求结构风险最小化，提高学习机泛化能力，从而实现经验风险和置信范围最小化。本文介绍线性支持向量机算法组件的配置方法及使用示例。
05 机器学习 - 朴素贝叶斯分类算法原理
1.概述贝叶斯分类算法是一大类分类算法的总称贝叶斯分类算法以样本可能属于某类的概率来作为分类依据朴素贝叶斯分类算法是贝叶斯分类算法中最简单的一种注：朴素的意思是条件概率独立性，此处要想真正理解，需要有概率论的基础知识P(A|x1x2x3x4)=p(A|x1)*p(A|x2)p(A|x3)p(A|x4...
机器学习测试笔记（21）——朴素贝叶斯算法
1.朴素贝叶斯概率统计概念1.1数学公式 P(B|A)· P(A) P(A|B) = —————————— ...
机器学习：朴素贝叶斯算法对新闻分类
概率基础概率定义：一件事情发生的可能性1、联合概率包含多个条件，且所有条件同时成立的概率记作：P ( A , B ) = P ( A ) P ( B ) P(A, B) = P(A)P(B)P(A,B)=P(A)P(B)2、条件概率事件A在另一个事件B已经发生的条件下发生的概率记作：P ( A ∣ ...
图解机器学习 | 朴素贝叶斯算法详解
作者：韩信子@ShowMeAI教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/34本文地址：http://www.showmeai.tech/article-detail/189声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处收藏 ShowMeAI 查看更多引言在众多机...
机器学习：朴素贝叶斯算法对新闻分类
概率基础概率定义：一件事情发生的可能性1、联合概率包含多个条件，且所有条件同时成立的概率记作： P(A,B)= P(A)P(B)2、条件概率事件A在另一个事件B已经发生的条件下发生的概率记作： P (A∣B)特性： P (A1 ,A2∣B) = P (A1∣B) P (A2∣B) 注意：此条件概率....
机器学习|朴素贝叶斯算法（二）-用sklearn实践贝叶斯
相信上一篇博客肯定已经让你了解了啥叫朴素贝叶斯算法，好歹知道贝叶斯公式是咋来的了，够了！接下来会谈一谈我在刚接触机器学习时，通过sklearn这个实验级的库感受到的朴素贝叶斯算法的强大。 tip:文章可能很长，希望看完了能有所收获 机器学习|朴素贝叶斯算法（一）-贝叶斯简介及应用机器学习|朴素贝叶斯...
Andrew Ng机器学习公开课笔记 -- 朴素贝叶斯算法
网易公开课，第5，6课 notes，http://cs229.stanford.edu/notes/cs229-notes2.pdf 前面讨论了高斯判别分析，是一种生成学习算法，其中x是连续值 这里要介绍第二种生成学习算法，Naive Bayes算法，其中x是离散值的向量&n...
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