文件名称:
机器学习算法：从零开始的算法，了解算法的工作原理-源码
开发工具:
文件大小: 893kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-02
详细说明：机器学习算法
自制算法，了解算法的工作原理。
用户定义的算法来执行朴素贝叶斯算法
基于概率的概念从先验概率（或认为）P（A）开始，在给定可能性的情况下P（B | A）和证据P（B），我们得出后验概率P（A | B）。 贝叶斯定理公式为：后验=似然率先于证据
P（A | B）=（P（B | A）⋅P（A））/（P（B））
用户定义的算法来执行高斯朴素贝叶斯算法（用于数值数据处理）
此数据集的基于概率的概念高斯朴素贝叶斯公式，原因是数据呈正态分布¶使用的公式： f（x）=（1 /（sd * sqrt（2 * pi）））* pow（e，（（-1/2） * pow（（（（xm）/ sd），2））））; 其中，sd =标准偏差； m =均值; f（x）=点x的概率
用户定义的算法，使用OLSR概念执行线性回归
基于统计
直线方程为y = m * x + b，其中m是直线的斜率，b是y轴截距。
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