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本篇博客为斯坦福ML公开课第五个视频的笔记,主要内容包括生成学习算法(generate learning algorithm)、高斯判别分析(Gaussian DiscriminantAnalysis,GDA)、朴素贝叶斯(Navie Bayes)、拉普拉斯平滑(Laplace Smoothing)。
[置顶] 生成学习算法、高斯判别分析、朴素贝叶斯、Laplace平滑——斯坦福ML公开课笔记5的更多相关文章
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[置顶] NB多项式事件模型、神经网络、SVM之函数/几何间隔——斯坦福ML公开课笔记6
转载请注明:http://blog.csdn.net/xinzhangyanxiang/article/details/9722701 本篇笔记针对斯坦福ML公开课的第6个视频,主要内容包括朴素贝叶斯 ...
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[置顶] 局部加权回归、最小二乘的概率解释、逻辑斯蒂回归、感知器算法——斯坦福ML公开课笔记3
转载请注明:http://blog.csdn.net/xinzhangyanxiang/article/details/9113681 最近在看Ng的机器学习公开课,Ng的讲法循循善诱,感觉提高了不少 ...
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[置顶] 最优间隔分类器、原始/对偶问题、SVM的对偶问题——斯坦福ML公开课笔记7
转载请注明:http://blog.csdn.net/xinzhangyanxiang/article/details/9774135 本篇笔记针对ML公开课的第七个视频,主要内容包括最优间隔分类器( ...
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AI学习---分类算法[K-近邻 + 朴素贝叶斯 + 决策树 + 随机森林 ]
分类算法:对目标值进行分类的算法 1.sklearn转换器(特征工程)和预估器(机器学习) 2.KNN算法(根据邻居确定类别 + 欧氏距离 + k的确定),时间复杂度高,适合小数据 ...
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机器学习算法实践:朴素贝叶斯 (Naive Bayes)(转载)
前言 上一篇<机器学习算法实践:决策树 (Decision Tree)>总结了决策树的实现,本文中我将一步步实现一个朴素贝叶斯分类器,并采用SMS垃圾短信语料库中的数据进行模型训练,对垃圾 ...
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检测用户命令序列异常——使用LSTM分类算法【使用朴素贝叶斯,类似垃圾邮件分类的做法也可以,将命令序列看成是垃圾邮件】
通过 搜集 Linux 服务器 的 bash 操作 日志, 通过 训练 识别 出 特定 用户 的 操作 习惯, 然后 进一步 识别 出 异常 操作 行为. 使用 SEA 数据 集 涵盖 70 多个 U ...
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CS229 Lesson 5 生成学习算法
课程视频地址:http://open.163.com/special/opencourse/machinelearning.html 课程主页:http://cs229.stanford.edu/ 更 ...
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Python机器学习笔记:朴素贝叶斯算法
朴素贝叶斯是经典的机器学习算法之一,也是为数不多的基于概率论的分类算法.对于大多数的分类算法,在所有的机器学习分类算法中,朴素贝叶斯和其他绝大多数的分类算法都不同.比如决策树,KNN,逻辑回归,支持向 ...
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机器学习理论基础学习3.5--- Linear classification 线性分类之朴素贝叶斯
一.什么是朴素贝叶斯? (1)思想:朴素贝叶斯假设 条件独立性假设:假设在给定label y的条件下,特征之间是独立的 最简单的概率图模型 解释: (2)重点注意:朴素贝叶斯 拉普拉斯平滑 ...
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贪吃蛇的java代码分析(三)
代码剖析 在上一篇文章中,我们完成了贪吃蛇部分代码的构造.回头审视我们写的代码与思路,会发现我们遗漏了一个重要的地方,那就是:贪吃蛇的自身移动.想必大家都知道,贪吃蛇自身是会自己移动的,并且会跟随你的 ...
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第一步:插入表格 在公式所在行居中插入一行三列的表格,具体操作为: a.设置行居中,快捷键Ctrl+E: b.插入->表格->3×1的表格: 2 第二步:修改表格属性 新插入的表格三列等宽 ...
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LoRa与NB-IoT对比(转载)
物联网的基本架构包括三个层面:感知层.网络层和应用层. 物联网架构图 感知层通过传感器采集某些数据(声.光.电等),基于网络层的终端模组,对接到网络层的基站,实现数据采集后的传输. 网络层负责将感知层 ...
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Matlab调用C语言函数 如果我有一个用C语言写的函数,实现了一个功能,如一个简单的函数:double add(double x, double y) { return x + y ;}现在我想要在 ...
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luoguP3255 [JLOI2013]地形生成 动态规划
出题人语文真好... 各不相同的标号和高度 = 各不相同的标号 + 单独的高度... 第一问比较简单,考虑从大到小插入,在相同情况下,按关键值从小到大插入 这样子,关键大的元素一定会影响到关键小的元素 ...