在机器学习领域中,朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类器, 朴素贝叶斯在处理文本数据时可以得到较好的分类结果,被广泛应用于文本分类/垃圾邮件过滤/自然语言处理等场景。
在机器学习领域中,朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类器, 朴素贝叶斯在处理文本数据时可以得到较好的分类结果,被广泛应用于文本分类/垃圾邮件过滤/自然语言处理等场景。
机器学习中,决策树是一个预测模型;他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象,而每个分叉路径则代表某个可能的属性值,而每个叶节点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出,若欲有复数输出,可以建立独立的决策树以处理不同输出。 数据挖掘中决策树是一种经常要用到的技术,可以用于分析数据,同样也可以用来作预测。
最近邻居法(KNN算法,又译K-近邻算法)是一种用于分类和回归的非参数统计方法