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：

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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：