qq_33397016的博客

1. 摘要在自然语言处理中，计算机往往难以处理复杂的文字系统。因此，如何把“文字”转换成计算机易处理的形式成为了一个亟需解决的问题。为解决这一问题，word2vec用于一个实数域的向量来表征一个单词，该向量也被称为词向量（），这个转换过程，也被称为word embedding。本来将简要介绍word2vec模型中包含的两个经典算法：CBOW与Skip-gram模型。2. one-hot编码在...

概述朴素贝叶斯法是可以用于分类（二分类，多分类）任务。基于三大公式（条件公式，贝叶斯公式，全概率公式），算法首先学习训练数据集的统计特征，然后该统计特性输出测试样本的分类。背景知识条件概率公式及理解 P(AB)为联合概率分布，即A,B同时发生的事件，对应途中的相交部分。P(A|B)表示，在B发生的条件下，A发生的概率，说白了，就是A，B相交的区域占B的多少？2.全概率公式...

文章目录概述1. KNN的算法流程2. KNN的实现简单版本（自己实现）Kd树版本（重点掌握）每个树节点的结构Kd树的构建Kd树的前序遍历搜索Kd树3 总结概述课本的概述写得其实很不错，建议各位小伙伴的学习时一定要充分挖掘概要里面的信息。整合出来的关键点有：输入特征向量输出类别标签（可以是多类）特点不具有显示的学习过程三要素模型，距离度量，分类规则...

前言第二章的内容是介绍了一个线性分类器：感知机。第二章的重点内容我认为有以下几点：感知机的基本信息（输入，输出，适用范围，假设空间）感知机的学习策略感知机收敛性证明感知机的对偶形式的理解感知机的基本信息输入zzz...