1.基本概念 朴素贝叶斯是简化的贝叶斯算法,是一种基于贝叶斯定理和条件独立性假设的一种分类方法,通过假设特征独立,简化后验概率计算。 基本形式: 推导过程: 解释:已知当...

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1.基本概念 朴素贝叶斯是简化的贝叶斯算法,是一种基于贝叶斯定理和条件独立性假设的一种分类方法,通过假设特征独立,简化后验概率计算。 基本形式: 推导过程: 解释:已知当...
1.特性 优点:可读性、分类速度快 缺点:对未知数据集泛华能力弱,容易发生过拟合现象 特点:划分数据集后,数据纯度变大的过程 分类:离散型决策树、连续型决策树 与KNN的区别...
1.基本概念: 配置方式:如果没有创建webpack.config.js或指定mode (production/development)会直接打包压缩生产模式。webpack...
1.基本概念 KNN简单的说就是在特征空间内找到该样本最近的几个‘邻居’出现次数最多的那一类。 KNN是一种分类算法,基于实例学习(没有训练阶段的直接预测) 2.三种空间距离...