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R语言判别分析
2017-07-19
R语言判别分析 本文中分三个方法介绍判别分析,Bayes判别,距离判别,Fisher判别。前两种判别方法都要考虑两个、或多个总体协方差(这里是算方差,方差是协方差的一种)相等或不等的情况,由var.equal=的逻辑参 ...

用十张图解释机器学习的基本概念

用十张图解释机器学习的基本概念
2017-03-20
用十张图解释机器学习的基本概念 在解释机器学习的基本概念的时候,我发现自己总是回到有限的几幅图中。以下是我认为最有启发性的条目列表。 1. Test and training error: 为什么低训练误差并不总 ...
R语言实现朴素贝叶斯中文文本分类
2017-01-13
R语言实现朴素贝叶斯中文文本分类 一、朴素贝叶斯及其原理。     贝叶斯公式P(A|B) = P(B|A)*P(A)/P(B)   其中:P(A|B)  是B的后验概率,是我们计算出来的。 P(B)是先验概率,是 ...

十张图解释机器学习的基本概念

十张图解释机器学习的基本概念
2016-10-05
十张图解释机器学习的基本概念 在解释机器学习的基本概念的时候,我发现自己总是回到有限的几幅图中。以下是我认为最有启发性的条目列表。 1. Test and training error: 为什么低训练误差并不总是 ...

2017校招数据分析岗位笔试/面试知识点

2017校招数据分析岗位笔试/面试知识点
2016-09-30
2017校招数据分析岗位笔试/面试知识点 2017校招正在火热的进行,后面会不断更新涉及到的相关知识点。尽管听说今年几个大互联网公司招的人超少,但好像哪一年都说是就业困难,能够进去当然最好,不能进去是不是 ...
数据挖掘分类方法小结
2016-07-31
数据挖掘分类方法小结 数据仓库,数据库或者其它信息库中隐藏着许多可以为商业、科研等活动的决策提供所需要的知识。分类与预测是两种数据分析形式,它们可以用来抽取能够描述重要数据集合或预测未来数据趋势的 ...
如何用贝叶斯算法甄选优质PD和程序员?
2016-05-07
如何用贝叶斯算法甄选优质PD和程序员? 今天中午和同事聚餐的时候讨论一个有趣的话题:我们经常用朴素贝叶斯来过滤垃圾邮件,可以用朴素贝叶斯算法来挑选靠谱的小伙伴、过滤掉不靠谱的求职者吗? 正方观点招 ...

大数据工具比较-R语言和Spark谁更强

大数据工具比较-R语言和Spark谁更强
2016-02-20
大数据工具比较-R语言和Spark谁更强 现如今的大数据工具真是多,在数据分析师工作中,使用哪些工具更加合适呢,r语言和Spark机器学习那个中有市场率更高些,那个在运算中更快更强些呢? Spark的机器学习库 ...

朴素贝叶斯算法的优缺点是什么?如何实现?

朴素贝叶斯算法的优缺点是什么?如何实现?
2020-07-24
在文本分类,垃圾邮件过滤的场景中,我们经常会用到的是朴素贝叶斯算法,今天小编就具体给大家介绍一下朴素贝叶斯算法 一、朴素贝叶斯算法简介 1.朴素贝叶斯算法概念 朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征 ...

最大后验估计MAP是什么?它是怎么推导出来的?

最大后验估计MAP是什么?它是怎么推导出来的?
2020-07-08
最大后验估计(maximum a posteriori probability estimate), 简称为MAP。在贝叶斯统计学中,最大后验估计是通过利用经验数据获得对未观测量的点态估计。 与极大似然估计类似,不同的是,在似然函数后面多乘了一 ...

朴素贝叶斯(Naive Bayes)和校正曲线(Calibration Curve)

朴素贝叶斯(Naive Bayes)和校正曲线(Calibration Curve)
2020-06-10
算法回顾 图片来源:https://medium.com/machine-learning-101/chapter-1-supervised-learning-and-naive-bayes-classification-part-1-theory-8b9e361897d5 贝叶斯分类算法属于有监督机器学习(Su ...

最大后验估计(MAP)的简单介绍?

最大后验估计(MAP)的简单介绍?
2020-05-20
最大后验估计(maximum a posteriori probability estimate, 简称MAP),是贝叶斯学派的法宝之一。 与统计学派不同,贝叶斯学派认为在做估计之前,人们对要估计的实物先有一个经验性的判断,然后根据数据调整对这 ...

极具感染力的贝叶斯定理,写给数据科学专业人的你

极具感染力的贝叶斯定理,写给数据科学专业人的你
2020-03-27
作者 | KHYATI MAHENDRU 概述 贝叶斯定理是统计学中最强大的概念之一,而贝叶斯定理也是数据科学专业人员必须知道的定理 熟悉贝叶斯定理,其工作原理及其多种多样的应 ...

统计学5个基本概念:统计特征、概率分布、降维、过采样/欠采样、贝叶斯统计方法

统计学5个基本概念:统计特征、概率分布、降维、过采样/欠采样、贝叶斯统计方法
2020-05-18
本文讲述了数据分析师应当了解的五个统计基本概念:统计特征、概率分布、降维、过采样/欠采样、贝叶斯统计方法。 利用统计学,我们可以更深入、更细致地观察数据是如何进行精确组织的,并且基于这种组织结构, ...

22道机器学习常见面试题目汇总!(附详细答案)

22道机器学习常见面试题目汇总!(附详细答案)
2019-12-03
作者 | 数据分析1480 来源 | lsxxx2011 (1) 无监督和有监督算法的区别? 有监督学习:对具有概念标记(分类)的训练样本进行学习,以尽可能对训练样本集外的数据进行标记(分类)预测。 ...

机器学习与深度学习核心知识点总结(一)

机器学习与深度学习核心知识点总结(一)
2019-12-02
作者 | 小小挖掘机 来源 | SIGAI 数学 1.列举常用的最优化方法 梯度下降法 牛顿法, 拟牛顿法 坐标下降法 梯度下降法的改进型如AdaDelta,AdaGrad,Adam,NAG等。 ...

一文读懂机器学习分类算法(附图文详解)

一文读懂机器学习分类算法(附图文详解)
2019-09-25
作者 | Badreesh Shetty 整理 | 大数据文摘 说起分类算法,相信学过机器学习的同学都能侃上一二。 可是,你能够如数家珍地说出所有常用的分类算法,以及他们的特征、优缺点吗?比如说, ...

概率统计在机器学习中的作用是什么?

概率统计在机器学习中的作用是什么?
2019-05-05
机器学习中涉及到很多的数学工具,相信这是众所周知的事情,这些数学工具的使用能够解决很多机器学习的问题。可见,如果能够熟练地运用数学工具,我们就能够更加高效地进行机器学习的工作。在机器学习中经常有 ...

机器学习中常见算法的优缺点之 ID3、C4.5算法和Adaboosting

机器学习中常见算法的优缺点之 ID3、C4.5算法和Adaboosting
2019-04-03
大家都知道,机器学习中有很多算法,比如说决策树,随机森林,线性回归等等,其实这些算法都是有很多优点,同时也是有很多的缺点。我们在这篇文章中给大家介绍一下ID3、C4.5算法、CART分类与回归树和Adab ...

机器学习中常见算法优缺点之朴素贝叶斯算法

机器学习中常见算法优缺点之朴素贝叶斯算法
2019-04-01
在机器学习中有很多算法,而有一种算法有着坚实的数学背景,并且被广泛使用,这种算法就是朴素贝叶斯算法。当然,朴素贝叶斯算法的优点有很多,但这种算法的缺点也是我们不能忽视的,那么大家知道不知道 ...
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