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RSS订阅原创 【无标题】
SVM 的主要思想是：建立一个最优决策超平面，使得该平面两侧距平面最近的两类样 本之间的距离最大化，从而对分类问题提供良好的泛化力（推广能力） “支持向量”：则是指训练集中的某些训练点，这些点最靠近分类决策面，是最难分类的数据点。支持向量机的基本概念，支持向量机是一种二分类模型，在机器学习，计算机视觉，数据挖掘中广泛应用，主要解决数据的分类问题，目的是寻找一个超平面对样本进行分割，分割的原则是间隔最大化。3.现在常用的SVM理论都是使用固定惩罚系数C，但是正负样本的两种错误造成的损失是不一样的。
2023-02-22 23:00:39
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原创 【无标题】
Logistic 回归模型又叫对数几率回归模型，属于广义线性模型的一种，适用于二值型或多值型数据的拟合。在机器学习领域，Logistic回归模型常被用作分类模型，如根据患者的医疗数据来判断他能否被治愈。此次实验需要numpy数学库和可视化展示所需的matplotlib库。准备若干个二维点与对应类别,存放于data.csv中.优点: 计算代价不高，易于理解和实现。缺点: 容易欠拟合，分类精度可能不高。适用数据类型: 数值型和标称型数据。
2023-02-22 22:43:28
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原创 朴素贝叶斯法检测垃圾邮件
最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型（Naive Bayesian Model，NBM）。和决策树模型相比，朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes Classifier 或 NBC)发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。
2023-02-17 21:25:47
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原创 决策树-连续值
决策树是机器学习中一种特别常见的算法。决策树是一个预测模型，它在已知各种情况发生的概率下，训练而成的一个学习器，代表着对象属性和对象值的一种映射关系
2023-02-16 23:14:18
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空空如也
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