【机器学习实战项目】10分钟学会Python怎么用LDA线性判别模型进行分类预测(五)

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[toc]1 前言1.1 线性判别模型的介绍线性判别模型(Linear Discriminant Analysis,LDA)是一种经典的监督学习算法,它旨在通过学习输入特征和它们所属类别之间的线性关系来进行分类任务。线性判别模型通常可以被看作是一种分类器,可以用于二元分类和多元分类问题。线性判别模型...

【机器学习实战项目】10分钟学会Python怎么用朴素贝叶斯Bayes进行分类预测(二)

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[toc]1 前言1.1 朴素贝叶斯的介绍朴素贝叶斯(Naive Bayes)是一种基于贝叶斯定理的分类算法,它假设各个特征之间相互独立,因此可以通过计算每个特征的条件概率来预测类别。该算法通常用于文本分类和垃圾邮件过滤等任务。优点: 朴素贝叶斯模型易于实现,计算速度快。 即使特征之间存在一定的相关...

【机器学习实战项目】10分钟学会Python怎么用Logistic回归进行分类预测(一)

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[toc]1 前言1.1 Logistic回归的介绍逻辑回归(Logistic regression,简称LR)是一种经典的二分类算法,它将输入特征与一个sigmoid函数进行线性组合,从而预测输出标签的概率。该算法常被用于预测离散的二元结果,例如是/否、真/假等。优点: 实现简单。Logistic...

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