梓栋DREM

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文章目录1.什么是人工智能2.人工智能的发展历程3.人工智能、机器学习、深度学习的关系3.1 **机器学习**3.2 **深度学习**：是机器学习的其中一种方法，主要原理是**神经网络**3.3 **人工智能与机器学习、深度学习之间的区别**4.机器学习基本概念5.线性回归5.1 线性回归模型5.1.1 一元线性回归（单个特征）5.1.2 多元线性模型（多个特征）5.2 损失函数5.3 求解方式5.3.1 最小二乘法(least square method)5.3.2 梯度下降法（Gradient Desc

多项式朴素贝叶斯多 项 式 朴 素 贝 叶 斯 ： sklearn.naive_ bayes.MultinomialNB(alpha=1.0, fit_prior=True, class_prior=None)主要用于离散特征分类，例如文本分类单词统计，以出现的次数作为特征值。参数说明：alpha 为可选项，默认 1.0，添加拉普拉修/Lidstone 平滑参数；fit_pri...

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