贝叶斯分类算法是统计学的一种概率分类方法，朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单的一种。所以称之为”朴素”，是因为贝叶斯分类只做最原始、最简单的假设：所有的特征之间是统计独立的。

K-近邻算法一、概述K-近邻算法，又称为KNN 算法，是数据挖掘技术中原理最简单的算法。KNN的工作原理：给定一个已知类别标签的数据训练集，输入没有标签的新数据后，在训练数据集中找到与新数据最临近的 K 个实例。如果这 K 个实例的多数属于某个类别，那么新数据就属于这个类别。简单理解为： 由那些离 X 最近的 K 个点来投票决定 X 归为哪一类举个例子，可以用 KNN 算法来分类一部电影是爱情片还

机器学习实战 - 决策树总结

层次分析法The analytic hierarchy process (AHP)建模比赛中最基础的算法之一，主要用于解决评价类的