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机器学习算法(二): 朴素贝叶斯(Naive Bayes)
本文介绍了朴素贝叶斯算法的基本原理、应用场景以及实验室手册,包括贝叶斯公式、条件概率、参数估计等内容。适合学习机器学习算法的读者阅读。- 270
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基于Shapelet的MTSC方法解读
这篇文章解读了基于Shapelet的MTSC方法,介绍了Shapelet的概念和时序序列度量方法,包括欧氏距离和DTW,适合对时间序列分类感兴趣的读者。- 152
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机器学习中的分类算法模型评估指标及应用
本文介绍了在机器学习中用于评估分类算法模型质量的指标,包括混淆矩阵、准确率、精确率和召回率,并结合实例进行详细解释。如果你对机器学习模型评估感兴趣,不妨一起来了解一下。- 91
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标签扰动技术及其在分类问题中的应用
本文介绍了标签扰动技术及其在分类问题中的应用。通过引入一定的噪声或随机变化来生成具有相似语义含义但略有差异的新标签,以扩展训练数据的标签空间,增加数据的多样性。文章还讨论了随机替换和标签翻转两种常见的标签扰动技术。- 236
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逻辑回归(Logistic Regression)原理、优缺点、应用场景和实现方法
本文详细介绍了逻辑回归(Logistic Regression)在人工智能领域的原理、优缺点、应用场景和实现方法,适用于对逻辑回归算法感兴趣的读者。- 176
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机器学习中常见的六种分类算法及特点介绍
本文介绍了机器学习中常见的六种分类算法,包括K近邻、决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机等,以及它们各自的特点和适用范围。适合想了解不同分类算法的AI初学者阅读。- 496
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机器学习中常见的六种分类算法详解
本文详细介绍了机器学习中常见的六种分类算法:K近邻、决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机、随机森林、AdaBoost、GBDT、XGBoost的概念及特点,适合想要深入了解分类算法的AI学习者。- 101
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[Python图像处理] 二十六.图像分类原理及基于KNN、朴素贝叶斯算法的图像分类案例丨【百变AI秀】
本文分享了图像分类的原理,以及基于KNN和朴素贝叶斯算法的图像分类案例,适合对图像处理和机器学习感兴趣的读者。- 261
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基于Weka的数据库挖掘-朴素贝叶斯分类方法
本文介绍了基于Weka的数据库挖掘,使用朴素贝叶斯分类方法进行分类。包括概率基础、朴素贝叶斯原理、特征条件独立性假设、参数估计、分类决策、具体实现、朴素贝叶斯优缺点以及与其他分类方法的对比。- 197
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