1.3 算法:朴素贝叶斯和K最近邻 1.3.1 朴素贝叶斯 朴素贝叶斯(Naive Bayes)分类是一种实用性很高的分类方法,在理解它之前,我们先来复习一下贝叶斯理论。贝叶斯决策理论是主观贝叶斯派归纳理论的... RFID数据编解码 RFID数据编码通信模型: 1、数据编码简介 数据编码时实现数据通信的一项最基本的重要工作。数据编码可分...
贝叶斯理论的分类器,在训练阶段需要较大的计算量,但在测试阶段其计算量非常小。有一种基于实例的归纳学习与贝叶斯理论的分类器恰恰相反,训练时几乎没有任何计算负担,但是在面对新数据对象时却有很大的计算开销。基于实例的方法最大的优势在于其概念简明易懂,下面就来介绍最基础的K最近邻(K-Near Neighbor,KNN)分类法。
百度试题 题目机器学习中下列算法属于有监督学习的是( )。 A.K最近邻算法B.决策树算法C.朴素贝叶斯算法D.聚类分析相关知识点: 试题来源: 解析 A.K最近邻算法;B.决策树算法;C.朴素贝叶斯算法 反馈 收藏
百度试题 题目机器学习中下列算法属于有监督学习的是( )。 A.K最近邻算法B.决策树算法C.朴素贝叶斯算法D.聚类分析相关知识点: 试题来源: 解析 ABC 反馈 收藏