关于人工智能相关算法
步骤或流程
1朴素贝叶斯对于给出的待分类项 ， 求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率 。
2哪个最大 ， 就认为此待分类属于哪个类别 ， 朴素贝叶斯分类器假设一个特性与其他特性不相干 。
3在变量相互独立时 ， 根据贝叶斯定力可以得到朴素贝叶斯这个分类方法 。举例如下：
4如果条件是一个水果又红又圆 ， 止境大约是3英寸 ， 那么这个苹果有可能会是苹果 。
5即便这些特性互相依赖 ， 或者依赖于别的特性的存在 ， 朴素贝叶斯分类器还是会假设这些特性分别独立 。
6K最近邻常用于分类问题 ， 根据一个距离函数 ， 新数据会被分配到它的k个近邻中最普遍的类别中去 。
7相关的距离函数包括欧式距离 ， 曼哈顿距离 ， 眀式距离 ， 汉明距离 ， KNN可以较好避免样本的不平衡问题 。
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