机器学习实战(四)朴素贝叶斯(NaivaBayes)

基于概率论的分类方法:朴素贝叶斯。(条件概率) 朴素贝叶斯:朴素贝叶斯是一种简单但是非常强大的线性分类器。它在垃圾邮件分类,疾病诊断中都取得了很大的成功。它只所以称为朴素,是因为它假设特征之间是相互独立的,但是在现实生活中,这种假设基本上是不成立的。那么即使是在假设不成立的条件下,它依然表现的很好,尤其是在小规模样本的情况下。但是,如果每个特征之间有很强的关联性和非线性的分类问题会导致朴素贝叶斯模型有很差的分类效果。     阅读全文
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安 阳 9月 08, 2017

机器学习实战(三)决策树

决策树是一种简单高效并且具有强解释性的模型,广泛应用于数据分析领域。其本质是一颗由多个判断节点组成的树,在使用模型进行预测时,根据输入参数依次在各个判断节点进行判断游走,最后到叶子节点即为预测结果。     阅读全文
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安 阳 9月 08, 2017

机器学习实战(二)k-近邻算法

k-近邻算法:KNN是通过测量不同特征值之间的距离进行分类。它的的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。K通常是不大于20的整数。KNN算法中,所选择的邻居都是已经正确分类的对象。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。     阅读全文
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安 阳 9月 08, 2017

机器学习实战(一)NumPy函数库基础

NumPy函数库基础。 机器学习实战这本书的第一章,下面是这章的代码,添加了些本人的注释,欢迎指正。     阅读全文
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安 阳 9月 08, 2017

认知失调理论

当我们做了某个重要的决定的时候,如果这个决定会让我们失去某些东西,我们就会产生失调。     阅读全文
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安 阳 9月 08, 2017

就很难受

2017.8.11 00.00 人终究是人吧,哪能格外的理性,感性说话的时候真没你理想插嘴的份。     阅读全文
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安 阳 9月 08, 2017

回合肥路上发生的事

2017.7.29 周六,加班回来,突然决定回一趟合肥。 我喜欢坐车来看更多的人。 也发生了些有趣的事。     阅读全文
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安 阳 9月 08, 2017

情绪的二因素理论

当情感说话时,理智很少不听从。 ——Milan Kundera     阅读全文
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安 阳 9月 08, 2017

用经济学的头脑想问题-沉没成本

我并不懂经济学,因为巧合看了一本书,书的简介中说道:“融生活与经济原理与一体,让你更加理性的认识生活,更加准确的把握生活的内在”,索性看了下去。 这本书叫《一本书看懂经济学》,作者是庆裕。     阅读全文
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安 阳 9月 08, 2017

社会心理学-解释某些社会行为

社会心理学定义为探讨人们的思维、情感及行为如何因他人真实或想象的存在而受到影响的科学研究。个人认为社会心理学,能够有效的解释某些社会行为,理性的看待某些行为能够有效的进行情绪控制。 今天推荐的这本书是《社会心理学》,作者是Aronson et al.     阅读全文
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安 阳 9月 08, 2017