飘羽的博客

朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的弱分类器，所有朴素贝叶斯分类器都假定样本每个特征与其他特征都不相关。举个例子，如果一种水果其具有红，圆，直径大概3英寸等特征，该水果可以被判定为是苹果。尽管这些特征相互依赖或者有些特征由其他特征决定，然而朴素贝叶斯分类器认为这些属性在判定该水果是否为苹果的概率分布上独立的。：结合朴素贝叶斯分类器和协作过滤构建推荐系统，该系统使用机器学习和数据挖掘技术过滤看不见的信息并预测用户是否喜欢系统做出的推荐。：该模型常用于文本分类，特征是单词，值是单词的出现次数。

层次聚类（Hierarchical clustering）是在不同的“层次”上对样本数据集进行划分，一层一层地进行聚类。就划分策略可分为自底向上的凝聚方法（agglomerative hierarchical clustering），比如AGNES。自上向下的分裂方法（divisive hierarchical clustering），比如DIANA。AGNES先将所有样本的每个点都看成一个簇，然...