朴素贝叶斯算法的类型有监督学习的分类算法朴素贝叶斯算法的原理基于贝叶斯理论和特征相互独立的假设；因为假定特征相互独立让问题变的简单，因为称为朴素朴素贝叶斯算法分为:伯努利朴素贝叶斯,高斯朴素贝叶斯,多项式朴素贝叶斯。篇幅较长，可根据旁边的目录来看朴素贝叶斯算法第一站:概率公式条件概率公式：为(即在事件B发生的情况下,事件A发生的概率):当A,B相互独立时P(AB) = P(A)∗P(B)全概率公式

线性回归算法的类型有监督学习的回归算法【标签是连续数据类型】线性回归基础研究父子身高关系研究父辈身高（自变量x）如何决定子辈身高(因变量y)建立方程表征关系：y = kx+b-------------这个方程是 回归方程什么是线性?什么是线性回归方程 什么是非线性回归方程？①y = kx+b ②y=$a_1x_1^2+a_2x_2^2 + c$ ③ $y = a_1x_1+a_2x_2 + c$①

需要标准化KNN、K-means、线性回归【SGD、岭回归、套索回归】、逻辑回归、不需要标准化朴素贝叶斯、线性回归【正规方程】、决策树、随机森林、xgboost什么时候标准化规范的流程：先拆分、后标准化原因：在训练集上寻找对应的标准化参数【标准差标准化寻找 均值、标准差； 离差标准化 寻找 最小值 最大值；小数定标标准化 寻找 绝对值最大的数】；之后在训练集和测试集进行转换...

分类算法KNN分类算法基于Sklearn中的关键参数from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierKNeighborsClassifier(n_neighbors=5, weights='uniform', algorithm='auto',leaf_size=30,

K-means算法的类型与介绍K- means算法的类型无监督学习的聚类算法；聚类算法是无监督的一种算法、K-means是一种聚类算法；K-means算法的介绍K-means算法的定义所谓聚类问题，就是给定一个元素集合D，其中每个元素具有n个可观察属性，使用某种算法将D划分成K个子集，要求每个子集内部的元素之间相似度尽可能的高，而不同子集的元素相似度尽可能的低。其中每个子集叫做一个簇。聚类目的：类

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# 分类算法1.KNNfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier2.朴素贝叶斯from sklearn.naive_bayes import BernoulliNB # 特征值是二分类from sklearn.naive_bayes import GaussianNBfrom sklearn.naive_bayes import Multi

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在使用机器学习模型之前，通常我们会对数据进行预处理，来消除noise、提升模型表现。通常根据不同模型的不同性质，需要进行的预处理也不尽相同。那么，对于当下数据分析竞赛中非常火的XGBoost来说，转化为正态分布、去除极端值、Normalization等数据预处理是否有必要呢?本文就来具体地分析一下。一、XGBoost需要去除异常值异常值是现实生活中不太可能取到的值，通常是人为原因导致的数据记录错误