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这个作者很懒，什么都没留下…
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朴素贝叶斯（MLE&MAP）
前提：朴素贝叶斯是基于特征条件独立假设成立的，即用于分类的特征在类确定的条件下都是条件独立的。一.分类器 二.参数估计1.最大似然估计 已知模型，参数未知。是一种参数估计方法。最大似然估计只考虑某个模型能产生某个给定观察序列的概率。而未考虑该模型本身的概率。这点与贝叶斯估计区别。 最大似然估计的一般求解过程： （1） 写出似然函数原创 2017-07-20 10:48:58 · 1517 阅读 · 0 评论 -
XGBoost学习资料汇总
参考Bryan大神的XGBoost课程~1. 自定义目标函数https://github.com/dmlc/xgboost/blob/master/demo/guide-python/custom_objective.py2. 机器学习算法中GDBT和XGBOOST的区别有哪些https://www.zhihu.com/question/413543923.原创 2017-08-31 17:09:16 · 688 阅读 · 0 评论