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贝叶斯分类算法
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Wesley13
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#numpy#关于数组形状
!(http://static.oschina.net/uploads/space/2016/0623/155855_t48w_987833.jpg)numpy的多维数组虽然好用,但是不熟悉的话也很难理解,今天要研究基于多项式的朴素贝叶斯,sklearn的官方示例中用了numpy,但是看不太懂numpy的那句,于是总结如下:numpy的数组相
Stella981
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R语言代写线性混合效应模型Linear Mixed
本文介绍了线性混合效应模型的新型贝叶斯分析。该分析基于部分折叠的方法,该方法允许某些组件从模型中部分折叠。得到的部分折叠的Gibbs(PCG)采样器被构造成适合线性混合效应模型,预计会比相应的Gibbs采样器表现出更好的收敛特性。为了构建PCG采样器而不使组件更新复杂化,我们考虑通过在线性混合效应模型中根据组内方差表示组间方差来重新参数化模型组件。简介
Wesley13
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AI金融知识自学偏量化方向
前提:统计学习(统计分析)和机器学习之间的区别金融公司采用机器学习技术及招募相关人才要求第一个问题: 机器学习和统计学都是数据科学的一部分。机器学习中的学习一词表示算法依赖于一些数据(被用作训练集),来调整模型或算法的参数。这包含了许多的技术,比如回归、朴素贝叶斯或监督聚类。但不是所有的技术都适合机器学习。例如有一种统计和数
Wesley13
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KNN分类算法原理分析及代码实现
1、分类与聚类的概念与区别分类:是从一组已知的训练样本中发现分类模型,并且使用这个分类模型来预测待分类样本。目前常用的分类算法主要有:朴素贝叶斯分类算法(NaïveBayes)、支持向量机分类算法(SupportVectorMachines)、KNN最近邻算法(kNearestNeighbors)、神经网络算法(NNet)以及决策树(De
Wesley13
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2、创建分类器笔记
创建分类器\\简介:\\分类是指利用数据的特性将其分类成若干类型的过程。分类与回归不同,回归的输出是实数。监督学习分类器就是用带标记的训练数据建立一个模型,然后对未知的数据进行分类。分类器可以实现分类功能的任意算法,最简单的分类器就是简单的数学函数。其中有二元(binary)分类器,将数据分成两类,也可多元(m
Stella981
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Prim 普利姆算法
最小生成树之普利姆(Prim)算法如果想看克鲁斯卡尔算法(Kruskal),请移步\这是链接🔗{{\_<}}<(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fwww.cnblogs.com%
Stella981
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Spark MLlib 贝叶斯分类算法实例具体代码及运行过程详解
importorg.apache.log4j.{Level,Logger}importorg.apache.spark.{SparkConf,SparkContext}importorg.apache.spark.mllib.classification.{NaiveBayes,NaiveBayesModel}
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Python——sklearn 中 Logistics Regression 的 coef_ 和 intercept_ 的具体意义
sklearn中LogisticsRegression的coef\_和intercept\_的具体意义使用sklearn库可以很方便的实现各种基本的机器学习算法,例如今天说的逻辑斯谛回归(LogisticR
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是一款电子游戏,让玩家们能够体验星际迷航系列的冒险与战斗。在这个游戏中,你将扮演一支由多个经典角色组成的特别队伍,包括詹姆斯·柯克船长、斯波克、吉恩·罗登贝瑞工程师等等,并指挥他们探索宇宙、进行战斗任务。游戏中有各种任务和挑战,包括探索星际系统、与敌人进行
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