数据挖掘与机器学习——分类算法

目录

机器学习算法最普通分类:

分类算法的定义:

分类算法的应用:

分类器实现分类:

分类器的构建标准:

概率模型:

贝叶斯公式:

朴素贝叶斯算法(朴素贝叶斯分类器):

案例:

注意:

python实现:

KNN算法

空间向量模型:

KNN的定义:

案例:

如何计算:

python实现:

多类问题的分类

定义:

解决办法:


机器学习算法最普通分类:

监督学习分类:

1.回归 2.分类

分类算法的定义:

分类算法的应用:

分类器实现分类:

分类器的构建标准:

概率模型:

贝叶斯公式:

朴素贝叶斯算法(朴素贝叶斯分类器):

案例:

数学问题就是比较 P( 嫁 | (不帅、性格不好、身材矮、不上进)) 与 P( 不嫁 | (不帅、性格不好、身材矮、不上进)),得到公式:

注意:

python实现:

KNN算法

空间向量模型:

KNN的定义:

案例:

如何计算:

python实现:

多类问题的分类

定义:

解决办法:

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