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关于人工智能相关算法

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方法/步骤

1

朴素贝叶斯对于给出的待分类项,求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率。

2

哪个 大,就认为此待分类属于哪个类别,朴素贝叶斯分类器假设一个特性与其他特性不相干。

3

在变量相互独立时,根据贝叶斯定力可以得到朴素贝叶斯这个分类方法。举例如下:

4

如果条件是一个水果又红又圆,止境大约是3英寸,那么这个苹果有可能会是苹果。

5

即便这些特性互相依赖,或者依赖于别的特性的存在,朴素贝叶斯分类器还是会假设这些特性分别独立。

6

K 近邻常用于分类问题,根据一个距离函数,新数据会被分配到它的k个近邻中 普遍的类别中去。

7

相关的距离函数包括欧式距离,曼哈顿距离,眀式距离,汉明距离,KNN可以较好避免样本的不平衡问题。