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朴素贝叶斯以及三种常见模型推导
朴素贝叶斯 在机器学习中，朴素贝叶斯分类器是一系列以假设特征之间强（朴素）独立下运用贝叶斯定理为基础的简单概率分类器。 朴素贝叶斯算法Naive...
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K近邻算法小结
什么是K近邻? K近邻一种非参数学习的算法，可以用在分类问题上，也可以用在回归问题上。 什么是非参数学习？一般而言，机器学习算法都有相应的参数要...
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调参必备--Grid Search网格搜索关注小编的公众号，一起来交流学习吧！ 什么是Grid Search 网格搜索？ Grid Search：一种调参手段；穷举搜索：在所有候选的参数...
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交叉验证（Cross Validation）比较模型评价的目的：通过模型评价，我们知道当前训练模型的好坏，泛化能力如何？从而知道是否可以应用在解决问题上，如果不行，那又是哪里出了问题？ tra...
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机器学习入门:从Iris数据分类开始代码多来自《Introduction to Machine Learning with Python》. 该文集主要是自己的一个阅读笔记以及一些...
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