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【机器学习】朴素贝叶斯
朴素贝叶斯算法（Naive Bayes）是一种基于贝叶斯定理的简单而有效的分类算法。其“朴素”之处在于假设各特征之间相互独立，即在给定类别的条件下，各个特征是独立的。尽管这一假设在实际中不一定成立，合理的平滑技术和数据预处理仍能使其在许多任务中表现良好。原创 2024-09-05 23:05:34 · 1419 阅读 · 1 评论 -
【机器学习】K近邻
K近邻算法（KNN）的基本思想是通过计算待分类样本与训练集中所有样本之间的距离，选取距离最近的 K 个样本，根据这些样本的标签进行分类或回归。KNN 属于非参数学习算法，因为它不假设数据的分布形式，主要依赖距离度量来进行决策。原创 2024-09-03 23:17:01 · 1178 阅读 · 0 评论 -
【机器学习】感知机
感知机是一个二分类的线性模型，它通过构造一个超平面，将特征空间中的样本分为两类。感知机的核心思想是找到一个超平面，使得不同类别的样本可以通过该超平面分开，适用于线性可分的数据集。原创 2024-09-03 00:02:39 · 2190 阅读 · 0 评论