钉钉杯大数据竞赛必须熟练的11种数据挖掘算法

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,能个处理多分类任务,适合增量式训练;对缺失数据不太敏感,算法也比较简单,常用于文本分类。缺点:需要计算先验概率;分类决策存在错误率;对输入数据的表达形式很敏感。三、逻辑回归LogisticRegression属于判别式...

【机器学习】图解朴素贝叶斯

1.朴素贝叶斯算法核心思想贝叶斯分类是一类分类算法的总称,这类算法均以贝叶斯定理为基础,故统称为贝叶斯分类。而朴素贝叶斯(NaiveBayes)分类是贝叶斯分类中最简单,也是常见的一种分类方法。朴素贝叶斯算法的核心思想是通过考虑特征概率来预测分类,即对于给出的待分类样本,求解在此样本出现的条件下各个类别出现的概率,...

机器学习十大算法:从原理到实践的探索

逻辑回归的应用主要集中于分类问题，例如在欺诈检测中用于判断一笔交易是否为欺诈行为、在信用评分中用于判断一个人是否有偿还贷款的能力等。逻辑回归的优势在于能够处理二元分类问题、计算量较小且易于实现。然而，逻辑回归也存在着一些局限性，例如对于多分类问题需要进行多次计算、无法处理非线性关系等问题。三、决策树...

反无人机技术综述:通信技术与人工智能的融合

主动反制技术的优势在于它们能够积极应对无人机的威胁,干扰无人机运行并迫使其离开或着陆。然而,这一技术也存在一些局限性,例如:对操作者和附近设备的潜在干扰,以及对无人机通信和导航系统的依赖。被动检测技术被动检测技术依赖于传感器和监测系统,用于检测和识别无人机的存在。相关技术包括雷达系统、光学摄像头和热...

大语言模型在我国商品期货市场的应用

早在20世纪90年代,文本分析技术就已经在金融领域应用,如盈利预测、风险评估等效能,所使用的方法一般是基于分词这类词汇的方法,如词频、主题分类模型、朴素贝叶斯算法等。而其中历史渊源最悠久、最经典的方法便是“词典”方法,Loughran-McDonald词典方法通过使用预先定义的与金融相关的词汇列表,来对文本数据进行分类、计数...

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

(一)机器学习基础算法:(1)贝叶斯(Bayesian)学习以及相关算法;(2)Q学习基本概念;(3)归纳学习-决策树构建算法(www.e993.com)2024年11月10日。掌握机器学习发展历史、AlphaGO技术的发展历史以及核心技术,掌握Q学习的基本方法;掌握VC维的定义,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Bayesia...

重磅!GPT与Python联手,农大研究生连续在顶尖期刊上发表研究成果

7、KNN分类模型(KNN算法的核心思想、距离度量方式的选择、K值的选取)8、朴素贝叶斯分类模型(伯努利朴素贝叶斯BernoulliNB、类朴素贝叶斯CategoricalNB、高斯朴素贝叶斯besfGaussianNB、多项式朴素贝叶斯MultinomialNB、补充朴素贝叶斯ComplementNB)9、SVM的工作原理(核函数的作用是什么?什么是支持向量?

互联网法治|算法决策隐蔽性与司法裁判公开性的冲突及融合路径

KNN、朴素贝叶斯、C4.5、SVM等算法在司法智能领域应用广泛。从我国国内首款法律机器人“法小淘”的正式亮相,到后来陆续出现“法小宝”“法狗狗”等人工智能机器人,毋庸置疑,这些系统极大地提高了法律工作的效率。它通过先进的语音识别系统,用机器学习的相关算法建立了一套文本与案例之间的初始相似模型。由于大量人工智能法...

常用机器学习算法优缺点分析

一、有监督算法有监督学习是指模型学习时有特定目标,即目标是人工标注的,主要用做分类或者回归。常用的有监督学习主要有knn、逻辑(线性)回归、决策树、随机森林、adaboost、GBDT、xgboost、svm、朴素贝叶斯、人工神经网络等算法。1.最近邻算法——KNN

图解十大机器学习算法

朴素贝叶斯是一种简单但极为强大的预测建模算法。该模型由两种类型的概率组成,可以直接从你的训练数据中计算出来:1)每个类别的概率;2)给定的每个x值的类别的条件概率。一旦计算出来,概率模型就可以用于使用贝叶斯定理对新数据进行预测。当你的数据是数值时,通常假设高斯分布(钟形曲线),以便可以轻松估计这些概率。