1.02^365=1377.41

machine learning definition and types

numpy 100道练习题这100道练习题从numpy的mailing list、Stack Overflow和numpy官方文档收集而来，其目的是提供一个快速入门的参考文档为numpy学习者，也可以用作教学练习题。如果你发现错误或者有更好的解法，欢迎在github上提交issue: https://github.com/rougier/numpy-1001.如何导入numpy包？impo...

矩阵基础矩阵的知识是从行列式而来，矩阵和行列式的区别在于矩阵是一张表，行列式是一个数:(A)[993426719] \begin{bmatrix} 9 & 9 & 3\\ 4 & 2 & 6 \\ 7 & 1 & 9 \end{bmatrix} \tag{A}⎣⎡​947...

KNN简介邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一...

k-近邻算法

贝叶斯概率在机器学习、自然语言处理中被广泛地应用，对于海量数据的文本分类问题(比如垃圾邮件的甄选和过滤),基于贝叶思的算法取得非常好的效果。一、概率基础概率：概率是某一事件或者预测行为的可信程度。取值在0-1之间。比如，抛一枚硬币，正面朝上的可能性和反面朝上的肯能性是相等的，都是0.5.条件概率：条件概率是指在某些前提条件的概率问题。比如，根据美国疾病控制中心美国每年大约有78.5万人罹患心脏病