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。(二)...
嵌入式开发者都该了解的十大算法
朴素贝叶斯分类算法是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类算法。贝叶斯分类的基础是概率推理,就是在各种条件的存在不确定,仅知其出现概率的情况下,如何完成推理和决策任务。概率推理是与确定性推理相对应的,而朴素贝叶斯分类器是基于独立假设的,即假设样本每个特征与其他特征都不相关。朴素贝叶斯分类器依靠精确的自然概率模...
钉钉杯大数据竞赛必须熟练的11种数据挖掘算法
如果注有条件独立性假设(一个比较严格的条件),朴素贝叶斯分类器的收敛速度将快于判别模型,如逻辑回归,所以你只需要较少的训练数据即可。即使NB条件独立假设不成立,NB分类器在实践中仍然表现的很出色。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...
怀俄明大学量子信息技术耀眼突破,又一次用力叩响概率计算机大门
以下是概率计算机在处理复杂机器学习任务时的一个实例:假设我们有一个文本分类任务,目标是将给定的文本划分为不同的类别(如新闻、科技、娱乐等)。传统的机器学习模型(如朴素贝叶斯分类器)通常假设特征之间是相互独立的,但这在实际情况中往往不成立。概率计算机可以通过以下方式改进这一点:特征表示:使用概率分布来...
一口气学完回归算法、聚类算法、决策树、随机森林等十大算法
四、随机森林随机森林是一种集成学习算法,通过构建多棵决策树并对它们的预测结果进行投票,以提高分类和预测的准确性。随机森林具有较好的泛化能力和可解释性,在金融风控、推荐系统等领域应用广泛。五、朴素贝叶斯分类器朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理和特征之间独立假设的分类算法。由于其简单高效的特点,朴素...
机器学习基础知识点全面总结!|算法|聚类|贝叶斯|神经网络_网易订阅
1.18朴素贝叶斯在给定一个事件发生的前提下,计算另外一个事件发生的概率——我们将会使用贝叶斯定理(www.e993.com)2024年9月19日。假设先验知识为d,为了计算我们的假设h为真的概率,我们将要使用如下贝叶斯定理:该算法假定所有的变量都是相互独立的。1.2集成学习集成学习是一种将不同学习模型(比如分类器)的结果组合起来,通过投票或平均来进一...
这个男人嫁还是不嫁?懂点朴素贝叶斯(Naive Bayes)原理让你更幸福
这一假设使得朴素贝叶斯法变得简单,但有时会牺牲一定的分类准确率。有了特征相互独立的条件以后,对,联合分布模型可表达为:这就意味着,变量C的条件分布可以表达为:其中,Z只依赖,当特征变量已知时Z是个常数。至此,我们我们可以从概率模型中构造分类器,朴素贝叶斯分类器包括了这种模型和相应的决策规则。一个...
图解十大机器学习算法
SVM可能是最强大的即用分类器之一,在你的数据集上值得一试。9、bagging和随机森林RandomForest随机森林是最流行和最强大的机器学习算法之一。它是一种被称为BootstrapAggregation或Bagging的集成机器学习算法。bootstrap是一种强大的统计方法,用于从数据样本中估计某一数量,例如平均值。它会抽取大量样本数据,计算...
决策树、回归、SVM、神经网络等算法各自的优缺点?
它是一种模式匹配,常被用于回归和分类问题,但拥有庞大的子域,由数百种算法和各类问题的变体组成。例子:感知器反向传播Hopfield网络径向基函数网络(RadialBasisFunctionNetwork,RBFN)优点:在语音、语义、视觉、各类游戏(如围棋)的任务中表现极好...
万字干货 | 一文助你了解机器学习
初遇AI时就是如此,AI的底层是数学,而数学是对现实世界的高度抽象。当我们听到算法,模型,过拟合,召回率,auc,随机森林,朴素贝叶斯等高度抽象的词汇时,当我们看到几十行数学公式推导时,我们会本能的不明觉厉。举个例子:我这样介绍我的项目:“我们利用无监督学习Kmeans模型完成用户标签聚类,使用XGBOOST模型,SVM模型预...