一、朴素贝叶斯的推导朴素贝叶斯学习（naive Bayes）是一种有监督的学习，训练时不仅要提供训练样本的特征向量X，而且还需提供训练样本的实际标记Y，是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法。1. 贝叶斯定理：贝叶斯定理： 。对于分类问题，其中可看作 在样本的特征为X的条件下，样本的类别为Y的条件概率，这正是分类问题中我们想求的；而右边中的可看作 训练集中样本类别为Y的概率 ， 可

一、numpy概述numpy模块提供了python对N维数组对象的支持：ndarray，ndarray数组中的元素须为同一数据类型，这一点与python的列表是不一样的。numpy支持高级大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。二、创建ndarray数组代码示例：# -*- coding: utf-8 -*-import numpy;print '使用列表生成一维数组'd

一、逻辑回归在 机器学习之线性回归 中，我们可使用梯度下降的方法得到一个映射函数hΘ(X)来去贴近样本点，这个函数是对连续值的一个预测。而逻辑回归是解决分类问题的一个算法，我们可以通过这个算法得到一个映射函数f：X-> y，其中X为特征向量，X 为 { x0 x1 x2 x3 x4 … xn }，y为预测的结果。在逻辑回归这里，标签y为一个离散的值。二、判定边界当将训练集的样本以其各个特征为坐标轴

一、 加载sklearn中的数据集datasetsfrom sklearn import datasetsiris = datasets.load_iris() # 鸢尾花卉数据digits = datasets.load_digits() # 手写数字8x8像素信息数据查看数据的信息print iris.data[:4] # 查看数据的特征信息print iris.data.shape #

一、Volley概述Volley是Android上的一个网络通信库，能使网络通信更简单健壮。Volley适合数据量不大但通信比较频繁的场景。二、相关APIRequestQueue：请求队列，会自动执行队列中的请求Volley.newRequestQueue(context)：创建一个请求队列addRequest(Request request)：将请求添加到队列中处理Request：请求