定义：朴素贝叶斯算法是应用最为广泛的分类算法之一，它假设给定目标值时属性之间相互条件独立。这个简化方式降低了贝叶斯分类算法的分类效果，但在实际应用中极大地简化了...

在选择文本分类算法时，建议根据具体任务和数据特性进行评估和比较。同时，也可以考虑使用集成学习的方法，将多个算法的优点结合起来，以获得更好的分类性能。此外，还可以...

SVM是面向数据的分类算法，其基本思想是在训练样本空间中寻找一个超平面（Hyper Plane），使模型在数据上的分类误差接近于0，尤其是在未知数据集上的分类误...

本例实验采用UCI开放的葡萄酒样本数据，数据下载地址为 http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Wine。该数据记录了意大...

在scikit-learn中，一共有3个朴素贝叶斯的分类算法类。分别是GaussianNB，MultinomialNB和BernoulliNB。其中Gaussi...

对比上述输出结果，可以发现： accuracy_score/precision_score/recall_score/f1_score函数只显示正例 (类别为...

本节介绍Mahout 中学习算法的最后一个部分——分类算法。本节由三小节构成，我们首先要明确分类的概念，再对常用的专用名词、分类程序运行的基本过...

大家好，我是fanstuck。数学建模不仅是解决复杂现实问题的一种有效工具，也是许多学科和行业中的关键技能。从工程、经济到生物、环境等多个领域，数学建模为我们提...

此篇文章为整个Boost(提升方法)集成算法模型的终章，前几篇文章依次结合详细项目案例讲解了AdaBoost、GBDT、XGBoost、LightGBT共四个常...

决策树——是一种被广泛使用的分类算法。相比贝叶斯算法，决策树的优势在于构造过程不需要任何领域知识或参数设置。在实际应用中，​对于探测式的知识发现，决策树更加适用...

我们知道，深度学习的本质就是神经网络算法（深度学习是神经网络算法的一个分支）。理论上来说，在数据量和隐藏层足够多的情况下，神经网络算法能够拟合任何方程（函数）。...

（forward-propagation）：指对神经网络沿着输入层到输出层的顺序，依次计算并存储模型的中间变量。

K-means 就是一种采用了划分法的聚类算法，K-means 聚类算法与前面的 KNN 分类算法一样，都带有字母“K”，前面我们说过，机器学习喜欢用字母“K”...

一、决策树易于理解和解释.人们在通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义。

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上面的打印带有异常值的3行可以发现，这里不仅cakeweek和wasteless数值出现异常，double类型的rating和calories列也出现的字符串是...

要提取AI采样区域内的林地，可以使用遥感影像和图像处理技术来完成。以下是一种可能的方法：

简单介绍一下我自己：博主专注建模四年，参与过大大小小数十来次数学建模，理解各类模型原理以及每种模型的建模流程和各类题目分析方法。参与过十余次数学建模大赛，三次美...

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