机器学习：朴素贝叶斯算法对新闻分类
概率基础概率定义：一件事情发生的可能性1、联合概率包含多个条件，且所有条件同时成立的概率记作：P ( A , B ) = P ( A ) P ( B ) P(A, B) = P(A)P(B)P(A,B)=P(A)P(B)2、条件概率事件A在另一个事件B已经发生的条件下发生的概率记作：P ( A ∣ B ) P(A|B)P(A∣B)特性：P ( A 1 , A 2 ∣ B ) = P ( A 1 ....
机器学习：K-近邻算法对鸢尾花数据进行分类预测
K-近邻算法 KNN定义：如果一个样本在特征空间中的k个最相似（即特征空间中最近邻）的样本中的大多数属于某一个类别，则改样本也属于这个类别计算距离：欧式距离z = sqrt((x1-x2)^2 + (y1-y2)^2)相似样本，特征之间的值应该都是相近的需要做标准化处理k的取值k较小 容易受异常点影响k较大 容易受k值数量波动优点简单，易于实现，无需估计参数，无需训练缺点懒惰算法，计算量较大，内....
玩转机器学习——常用算法汇总
1）.回归算法：2）.基于实例的算法：3）.决策树学习：4）.贝叶斯方法：5）.基于核的算法：6）.聚类算法：7）.降低维度算法：8）.关联规则学习：9）.集成算法：10）人工神经网络：回归算法回归算法是试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法。回归算法是统计机器学习的利器。常见的回归算法包括：最小二乘法（OrdinaryLeastSquare），逻辑回归（LogisticRegres....
八个常见的机器学习算法的计算复杂度总结
计算的复杂度是一个特定算法在运行时所消耗的计算资源(时间和空间)的度量。计算复杂度又分为两类:1、时间复杂度时间复杂度不是测量一个算法或一段代码在某个机器或者条件下运行所花费的时间。时间复杂度一般指时间复杂性，时间复杂度是一个函数，它定性描述该算法的运行时间，允许我们在不运行它们的情况下比较不同的算法。例如，带有O(n)的算法总是比O(n²)表现得更好，因为它的增长率小于O(n²)。2、空间复杂....
【机器学习】GBM和随机森林都是基于树的算法，它们有什么区别？
GBM和随机森林都是基于树的算法，它们有什么区别？RF采用bagging技术做出预测；GBM采用boosting技术做出预测bagging技术，数据集采用bootstrap随机采样的方法被划分为n个样本，对多棵树的结果进行加权或者取平均；boosting在第一轮预测之后，增加分类出错的样本权重，减小错误率高的基学习器（树）的权重，持续进行，一直到达停止标准。RF采用减小方差提高模型精度，生成树之....
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人工智能平台 PAI（Platform for AI，原机器学习平台PAI）是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台，提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务，内置140+种优化算法，具备丰富的行业场景插件，为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。
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