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The mixture of software dev+Iot+ml+anything

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贝叶斯定理的运用朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的分类算法。贝叶斯定理是指对于两个事件A和B，可以表示为 P(A|B)=P(B|A)P(A)/P(B)。朴素贝叶斯算法假设所有输入特征之间相互独立，这样可以将多个特征的贡献组合起来，并使用贝叶斯定理来进行决策。
- 2022-12-21
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KNN算法及其应用 K近邻算法（K-nearest neighbors, KNN）是一种很基本朴实的机器学习方法。在模式识别领域中，KNN是一种用于分类和回归的非参数统计方法。在这两种情况下，输入包含特征空间中的 k个最接近的训练样本。因此，在sklearn中，KNN也分为`KNeighborsClassifier`和`KNeighborsRegressor`两种更加细致的算法，`Classifier`用于分类中，输出一些离散的枚举值，如电影分类问题，而`Regressor`用于回归预测中，输出一般连续的值，如房价预测问题。
- 2022-12-20
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使用 scikit-learn 介绍机器学习 Abstract在本节中，我们介绍一些在使用 scikit-learn 过程中用到的机器学习词汇，并且给出一些示例阐释它们。机器学习：问题设置对于一般的机器学习任务来说，一个问题通常会有n个样本数据，然后尝试预测位置数据的属性。如果每个样本是多个属性的数据（即单个样本的输入为多位记录），就说它有
- 2022-12-08
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