钉钉杯大数据竞赛必须熟练的11种数据挖掘算法
它的主要缺点是它不能学习特征间的相互作用,用mRMR中R来讲,就是特征冗余。引用一个比较经典的例子,比如,虽然你喜欢BradPitt和TomCruise的电影,但是它不能学习出你不喜欢他们在一起演的电影。优点:朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论,有着坚实的数学基础,以及稳定的分类效率。对小规模的数据表现很好,能个处理...
【机器学习】图解朴素贝叶斯
对应的,在伯努利朴素贝叶斯里,我们假设各个特征在各个类别下是服从n重伯努利分布(二项分布)的,因为伯努利试验仅有两个结果,因此,算法会首先对特征值进行二值化处理(假设二值化的结果为1与0)。对应的和计算方式如下(注意到分子分母的变化):类下文件总数整个训练样本的文件总数2)朴素贝叶斯与连续值特征我们...
线性回归算法:用“线性外推”的思路做预测
简单而直观:易于理解和解释,适用于初学者入门。计算效率高:计算速度较快,适用于大规模数据集。可解释性强:可以提供每个特征对目标变量的影响程度,有助于理解变量之间的关系。可扩展性强:可以通过添加交互项、多项式特征等进行扩展,以适应更复杂的数据模式。线性回归算法的缺点:仅适用于线性关系:线性回归假设自...
机器学习十大算法:从原理到实践的探索
决策树的优势在于易于理解和解释、可以处理非线性关系和连续型特征、对异常值不敏感等。然而,决策树也存在着一些局限性,例如容易过拟合训练数据、对于大规模数据集的训练时间较长等。此外,决策树的性能也受到特征选择和剪枝策略的影响。四、随机森林随机森林是一种集成学习算法,它通过构建多个决策树并综合它们的预...
北京航空航天大学2025研究生《842人工智能基础综合》考试大纲
义,以及统计学习理论的基本结论,深入理解经验风险和真实风险概念区别与联系;理解Bayesian的基本原理,贝叶斯学习、朴素贝叶斯算法在相关实际问题中应用;掌握HMM算法的基本原理;掌握信息熵概念的内涵、ID3算法构建过程、根据具体的实例,构建决策树。掌握信息增益的概念,以及在构建决策树时的物理含义。
OpenCV分享:2024年关键技能之 AI 初学指南
它利用神经引擎和SIMD指令,与在苹果硬件运行的其他框架相比显著提高了训练和推理速度(www.e993.com)2024年9月20日。其结果是:iPhone、iPad和Mac的体验更流畅、响应更快。MLX是一个功能强大的包,为开发者提供卓越的性能和灵活性。一个缺点是,作为一个相当新颖的框架,它可能无法提供TensorFlow和PyTorch等经验丰富的框架的所有功能。
常用机器学习算法优缺点分析
SVM最大的缺点,本人认为会耗费大量的机器内存和运算时间,这也是为什么随着数据量越来越多,SVM在工业界运用越来越少的原因;对缺失数据敏感;对非线性问题没有通用解决方案,有时候很难找到一个合适的核函数。8.朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法,属于生成式模型。
学术交流 | 地图线状要素眼动识别的朴素贝叶斯方法
I-VT算法的原理如下:它是最简单的一种识别方法,通过点与点之间的速率差异来区分注视点与眼跳点。当速率高于某一阈值的时候,该点就被定义为眼跳点;反之,则被认为是注视点。这种方法的优点是运行效率高、直接简单并且便于实时运行。但是缺点也很明显,由于眼动追踪的噪音或平均时间数据造成的影响使点的速率在阈值附近...
自动生成新闻标题,机器学习分类算法解析
随着人工智能技术的不断发展,机器学习技术在各个领域得到了广泛应用。其中,基于机器学习的新闻标题自动生成技术备受关注。本文将对这一技术进行详细分析,从原理、应用、优缺点等方面进行探讨。一、机器学习中的文本分类算法机器学习中的文本分类算法是新闻标题自动生成的核心。其中,朴素贝叶斯算法和支持向量机算法是...
8个常见的机器学习算法的计算复杂度总结
4、朴素贝叶斯:n=训练样本数,f=特征数,c=分类的类别数训练时间复杂度:O(n*f*c)预测时间复杂度:O(c*f)运行时空间复杂度:O(c*f)5、决策树:n=训练样本数,f=特征数,d=树的深度,p=节点数训练时间复杂度:O(n*log(n)*f)...