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...
朴素贝叶斯就是基于一个简单假设所建立的一种贝叶斯方法,它假定数据对象的不同特征对其归类时的影响是相互独立的。此时若数据对象o中同时出现特征fi与fj,则对象o属于类别c的概率为: 1.3.2 K最近邻 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...
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