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朴素贝叶斯算法在线播放_朴素贝叶斯算法是基于贝叶斯算法的改进(2024年12月免费观看)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：导读更新日期：2024-12-04

朴素贝叶斯算法

机器学习十大经典算法，你知道几个？机器学习领域有许多经典的算法，每个算法都有其独特的用途和优势。以下是十大经典机器学习算法，带你一探究竟： 𐟌𒠩š机森林（Random Forest）这是一种集成学习算法，通过构建多个决策树，并采用投票或平均的方式进行分类与回归，综合多个决策树的优势，提高整体的分类和回归效果。 𐟓ˆ 线性回归（Linear Regression）线性回归构建线性模型，用于预测连续型目标变量。通过最小化预测值与真实值之间的误差，优化模型拟合，使其更精准地反映数据关系。 𐟏 K-Means K-Means算法旨在将数据点划分为K个簇，通过最小化簇内数据点的平方误差和来实现聚类，达到数据的有效分组归类。 𐟔 KNN（K 最近邻算法） KNN算法依据样本的最近邻标签进行分类或预测。通过计算样本之间的距离，精准确定出最近的邻居，再依据这些邻居的情况进行分类或预测。 𐟌 Naive Bayes（朴素贝叶斯算法）朴素贝叶斯算法建立在贝叶斯定理和特征条件独立性假设基础上，广泛应用于分类领域，尤其是文本分类问题。 𐟎”歷向量机（SVM）支持向量机旨在寻找最优超平面，将数据点准确地划分到不同的类别中，在二分类和多分类问题的处理上表现出色。 𐟌𑠃ART（分类和回归树） CART算法基于决策树，通过递归划分数据集，依据数据的特征做出决策判断，适用于分类和回归问题。 𐟌Š DBSCAN（基于密度的聚类算法） DBSCAN算法依据密度连接的原理，将数据点划分为不同的簇。其优势在于能够发现各种形状的聚类情况。 𐟒ꠁdaBoost（自适应增强算法） AdaBoost是一种集成学习算法，通过迭代训练一系列弱学习器，并进行加权组合，构建出强分类器，提升分类的准确性与性能。 𐟌Ÿ XGBoost（极端梯度提升） XGBoost利用梯度提升决策树进行分类与回归，具备高准确性和运行效率，在众多数据处理与分析任务中都能发挥显著作用。这些经典算法在机器学习领域有着广泛的应用和深远的影响。了解这些算法的原理和用途，可以帮助你更好地理解和应用机器学习技术。

23个必学机器学习项目指南机器学习是一种让计算机从数据中学习并进行预测的技术。以下是23个基本的机器学习算法，帮助你快速入门：线性回归算法 (Linear Regression) 𐟓ˆ 支持向量机算法 (Support Vector Machine, SVM) 𐟓 最近邻居/k-近邻算法 (K-Nearest Neighbors, KNN) 𐟏 逻辑回归算法 (Logistic Regression) 𐟎†𓧭–树算法 (Decision Tree) 𐟌𓊫-平均算法 (K-Means) 𐟔„ 随机森林算法 (Random Forest) 𐟌𒊦œ𔧴 贝叶斯算法 (Naive Bayes) 𐟧 降维算法 (Dimensional Reduction) 𐟓‰ 梯度增强算法 (Gradient Boosting) 𐟚€ 这些算法是机器学习研究和构建的基础，它们能够使计算机在数据中学习并进行预测。

数据挖掘常用算法详解 𐟓Š 数据挖掘中常用的算法有很多，下面介绍几种经典的分类和回归算法。分类算法 𐟓Œ KNN（K最近邻）：这个算法的核心思想是，每个样本都可以用它最接近的K个邻近值来代表。近邻算法将数据集中的每一个记录进行分类。朴素贝叶斯：朴素贝叶斯算法（Naive Bayesian algorithm）是应用广泛的分类算法之一。它基于贝叶斯算法，并假定给定目标值时特征之间相互条件独立。 SVM（支持向量机）：支持向量机能够对非线性决策边界进行建模，且有多种可选的核函数。面对过拟合时，支持向量机表现稳健，尤其在高维空间中。决策树：决策树是一个树状结构，包含根节点、若干内部节点和若干叶节点。根节点包含样本全集，叶节点对应决策结果，内部节点对应一个特征测试。回归算法 𐟓ˆ 线性回归：线性回归是机器学习中最基本的算法之一，利用数理统计中的回归分析，确定两种或多种变量之间的定量关系。非线性回归：非线性回归的回归函数关于未知回归系数具有非线性结构。常用的处理方法有线性迭代法、分段回归法和迭代最小二乘法等。 Logistic回归：Logistic回归又称广义线性回归分析模型，常用于数据挖掘、疾病自动诊断和经济预测等领域。这些算法在数据挖掘中都有着广泛的应用，掌握它们可以帮助你更好地理解和处理数据。

掌握这10大算法，秒变大师！ 𐟓ˆ 线性回归算法：用于建立变量之间的线性关系。 𐟓Š 逻辑回归算法：主要用于分类任务。 𐟌𓠥†𓧭–树算法：通过树状结构进行决策。 𐟛᯸ 支持向量机算法：在分类和回归任务中有出色表现。 𐟧 朴素贝叶斯算法：基于贝叶斯定理的分类算法。 𐟑堋-近邻算法：根据邻近样本进行分类或预测。 𐟎蠋-均值算法：常用的聚类算法。 𐟌𒠩š机森林算法：由多个决策树组成。 𐟚€ 梯度提升算法：提升弱学习器的性能。 𐟓‰ 主成分分析算法：用于数据降维和特征提取。 𐟔砥凥𜂥€𜥈†解算法：在数据处理中有广泛应用。 𐟤– 神经网络算法：包括多层感知机等，能够处理复杂任务。

学长教你：机器学习入门必知的那些事儿 ❤️ 两年前，我也刚入门机器学习，那时的我完全被数学的魅力所吸引。经过这两年的学习和探索，我深刻体会到数学、统计学和计算机的结合是如此强大。今天，我想和大家分享一些入门机器学习时需要注意的事项。前置要求 𐟓š 首先，你得有一些基础：概率统计：必须得懂什么是频率派和贝叶斯派，最大似然估计、最大后验估计、贝叶斯估计、大数定律、中心极限定律、伯努利分布、高斯分布、噪声，还有梯度的向后传播（优化）和损失函数。这些概念一定要吃透，否则理解机器学习会非常困难。线性代数：矩阵、向量这些都得会。编程：任何编程语言都行，但Python是最佳选择。基础数学：微分、积分这些也得掌握。工科生们，如果你们在大一大二已经学过这些基础课程，那大三就可以开始入门机器学习了！从分类算法开始 𐟎𘀥𜀥狯𜌥碌奅ˆ从分类算法入手：用最大似然估计和最大后验估计来解决扔硬币的问题。这个必须做！学习KNN算法。学习朴素贝叶斯算法。线性回归算法 𐟓ˆ 接下来，可以开始学习线性回归算法。基本概念 𐟌 当你对分类和回归算法有了初步理解后，就可以开始学习一些基本概念了：特征和特征的空间转化。模型的方差和偏差。泛化误差。如何减小泛化误差。验证集。交叉验证。数据清洗（归一化、标准化）。集成学习。其他算法 𐟓š 还有一些重要的算法：监督学习和非监督学习。逻辑回归。 SVM。决策树。随机森林。 K-means聚类。 GMM聚类。 PCA。神经网络（非常重要）。 Adaboosting。 Bagging。学习建议 𐟒ኦ悧Ž‡统计数学什么的，没有必要单独去学，在学习机器学习的时候，会帮助你回忆的。完整地跟着视频学，强烈推荐Andrew吴恩达的课程（英文），讲得很详细，很容易理解。一定要手推公式，理解背后的数学含义。相信我，这对你的理解非常有帮助！每个算法都用Python实现一遍，做一个实战项目。记好笔记，经常复习！结语 𐟌Ÿ 希望大家都能加油，机器学习的世界是广阔的，只要你愿意探索，你会发现无尽的乐趣和挑战！

如何从零开始学习机器学习？𐟤”𐟒𛊥悦žœ你打算从零开始学习机器学习，这可能是一个长期且充满挑战的过程。不过，别担心，我会给你一个10周的学习计划，帮助你逐步掌握这个领域的基础知识。𐟓š 第一周：基础概念与线性模型𐟓– 了解机器学习的基础概念学习线性模型，包括一元线性回归、多元线性回归和对数几率回归介绍sklearn库，并学习如何在kaggle notebook中使用它入门比赛：泰坦尼克号生存预测报名并指导入门构造更多更好的特征掌握逻辑回归的原理学习sklearn中的逻辑回归算法第二周：决策树与剪枝𐟌𓊥�𙠥†𓧭–树的分裂准则了解决策树的剪枝和连续值处理掌握决策树的原理，并学习sklearn中的决策树算法实战：以决策树为分类模型，调节参数优化模型效果第三周：支持向量机与核函数𐟔犥𛺧닥’Œ支持向量机的原始模型学习核函数和软间隔支持向量机掌握svm的原理，并了解sklearn中的svm算法实战：以支持向量机为模型，调节参数优化模型效果第四周：朴素贝叶斯与EM算法𐟧 学习EM算法了解极大似然估计与朴素贝叶斯掌握贝叶斯的原理，并学习sklearn中的朴素贝叶斯算法实战：使用knn算法实现鸢尾花分类第五周：神经网络与深度学习𐟌 了解神经网络的结构与BP算法初探深度学习掌握BP网络的原理，并学习sklearn中的BP网络算法实战：使用BP网络实现MNIST分类第六周：模型评估与性能度量𐟓Š 了解经验误差与过拟合学习评估方法，包括sklearn中的各种评估方法掌握性能度量的原理，并了解sklearn中的模型评估方法第七周：特征选择与降维𐟔 了解特征降维和特征选择学习sklearn中的特征选择和降维算法实战：应用特征选择和降维技术 𐟓㰟“㩜€要注意的是，这个计划更适合作为一学期课程的教材，不推荐完全自学。建议结合课程进行学习，效果会更好。𐟓š

𐟧 机器学习算法大揭秘𐟔 𐟎“想要了解机器学习算法的奥秘吗？这里为你揭秘了十几种常用的机器学习算法！ 𐟓š机器学习，核心思想就是“用数据驱动模型”。与传统编程方式不同，它更擅长处理海量且复杂的数据。 𐟌ˆ这些算法在多个领域都有广泛应用，如模式识别、预测分析、特征工程等。它们能帮助我们更好地理解数据，并做出更精准的预测和决策。 𐟌Ÿ常见的机器学习算法包括：决策树、随机森林、支持向量机、K近邻、朴素贝叶斯、逻辑回归、K均值聚类、层次聚类、神经网络、深度学习、梯度提升树等。 𐟚€在大数据时代，机器学习的潜力无限。对于初学者，建议从基础开始，结合实际项目进行实践，不断积累经验。 𐟒᧎𐥜诼Œ你是否对机器学习算法有了更深入的了解呢？

39个机器学习模型与66个算法全解析 𐟌Ÿ《机器学习算法笔记》v2.0是一本由资深数据科学家和机器学习算法工程师Xinran Wei撰写的权威指南。这本书系统地介绍了各种机器学习算法，帮助读者更好地理解和应用这些技术。 𐟓š这本书涵盖了监督学习和非监督学习领域的诸多重要算法，包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、朴素贝叶斯、聚类算法和降维技术等。 𐟔此外，还深入探讨了高级主题，如交叉验证、调参和偏差-方差权衡等。这本手册提供了许多实用技巧，指导读者如何理解和准备数据、选择最合适的算法以及进行模型评估。 𐟒᤹椸�˜有丰富的实践示例和代码，帮助读者深入理解算法的应用。无论你是初学者还是有经验的开发人员和研究人员，都能从中获益，是机器学习领域的权威参考笔记。

2023年机器学习必知的12大经典算法最近在网上看到一篇关于机器学习算法的总结，感觉非常适合作为复习资料。这篇文章详细解析了四大类学习方式和十二大经典算法。四大学习方式𐟑‡ 监督式学习监督式学习算法依赖于目标变量（因变量）和预测变量（自变量）。常见的算法包括回归模型、决策树、随机森林、K邻近算法和逻辑回归等。无监督式学习无监督式学习主要用于对总体对象进行分类，特别是在客户分类上有广泛应用。常见的算法有关联规则和K-means聚类算法。半监督学习半监督学习的需求非常强烈，因为现实中往往能收集到大量未标记样本，但标记这些样本需要耗费大量人力物力。例如，在医学影像分析中，对影像的疾病标记需要专家人工进行。强化学习强化学习算法可以训练程序做出某一决定。常见的算法有马尔可夫决策过程。十二大经典算法𐟑‡ 回归算法回归算法试图通过衡量误差来探索变量之间的关系。常见的算法包括最小二乘法、逻辑回归、逐步式回归、多元自适应回归样条和本地散点平滑估计。基于实例的算法这类算法常用于建立决策模型。常见的算法有k-Nearest Neighbor (KNN)、学习矢量量化（Learning Vector Quantization，LVQ）和自组织映射算法（Self-Organizing Map，SOM）。正则化方法正则化方法是其他算法（通常是回归算法）的延伸，根据算法的复杂度进行调整。常见的算法有Ridge Regression、Least Absolute Shrinkage and Selection Operator（LASSO）和弹性网络（Elastic Net）。决策树算法决策树算法根据数据的属性采用树状结构建立决策模型，常用于解决分类和回归问题。常见的算法有分类及回归树。贝叶斯方法贝叶斯方法主要用于解决分类和回归问题。常见的算法有朴素贝叶斯算法和平均单依赖估计。这些只是其中的一部分算法，篇幅有限无法一一列出！希望这篇文章能帮助你更好地理解机器学习的各种算法。

图解机器学习算法网页链接你好！我是数学中国范老师，这次的书籍是翻译书籍，作者是3位日本人。这是一本没有复杂公式，零基础也能懂的机器学习算法书籍。全书分为四大模块，分别位基础知识、算法详解、环境搭建、模型评估。152张图表助你轻松学习17种常用算法。本书基于丰富的图示，详细介绍了有监督学习和无监督学习的17种算法，包括线性回归、正则化、逻辑回归、支持向量机、核方法、朴素贝叶斯、随机森林、神经网络、KNN、PCA、LSA、NMF、LDA、k-means算法、混合高斯分布、LLE和t-SNE等。书中针对各算法均用Python代码进行了实现，读者可以一边运行代码一边阅读，从而加深对算法的理解。