梅花落

对于输入数据集X，输出类别Y生成模型：由数据学习联合概率密度分布P(x, y)，然后求出条件概率分布P(y|x)作为预测的模型。即生成关系：P(Y|X) = P(X, Y)/P(X)。代表有朴素贝叶斯、高斯混合模型、隐马尔科夫模型等。从统计的角度表示数据的分布情况，能够反映同类数据本身的相似度。但它不关心到底划分各类的那个分类边界在哪。处理过程会告诉你关于数据的一些统计信息（p(x|y) 分布 ...

文章目录1. 核技巧2. 理解SVM3. 调参4. 应用乳腺癌数据集-分类-RBF核SVM5. 优缺点与参数6. some docstring核支持向量机（kernelized support vector machine）（通常简称为SVM），可以同时用于分类和回归，在sklearn中为SVC和SVR。背后数学比较复杂，可参见《统计学习基础》。from sklearn.svm import ...

文章目录一.决策树1. 乳腺癌数据集-分类2. 可视化1. 树的可视化：2. 特征重要性（feature importance）3. 回归树4. 优缺点与主要参数二. 集成的树三. some docstring一.决策树from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier # 分类决策树from sklearn.tree import Decisi...

一.预备知识2.梯度下降法三.代码实现先占个坑