朴素贝叶斯算法-利用概率值进行分类的一种机器学习算法

概述和其它语言类似, Python内置了datetime对象，可以在datetime库中找到pandas的日期时间类型默认是 datetime64[ns]实例代码Python中的-日期时间类型# 导包from datetime import datetime # 这个是原生Python包的内容# 场景1: 演示Python中的 日期时间类型# 1. 获取当前时间# 2. 可以手动设置日期.# 3.

当 函数 传入的 是 向量 即 需要手动遍历输出的时候 可以使用 np.vectorize 装饰器自动遍历。apply()函数操作Series对象, 是把Series的逐个值进行传入并操作的.DataFrame 的 apply() 默认是传入整列的 而不是 逐个值进行传入的。语法 : df对象.apply(函数对象,参数名(如果有) 参数1 …语法 df对象.apply(函数对象,参数名(如果有)

SVM全称是Supported Vector Machine（支持向量机）超平面最大间隔软间隔 Soft Margin 和惩罚系数核函数 Kernel。

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生活中的决策树请添加图片描述决策树是一种树形结构树中每个内部节点表示一个特征上的判断, 每个分支代表一个判断结果的输出,每个叶子节点代表一种分类结果决策树的建立过程1.特征选择 : 选取有较强分类能力的特征2.决策树生成: 根据选择的特征生成决策树3.决策树也容易过拟合,采用剪枝的方法缓解过拟合Criterion： 特征选择标准“gini"或"entropy”，前者代表基尼系数，后者代表信息增益。

knn算法思想 : K-近邻算法（K Nearest Neighbor，简称KNN）。比如：根据你的“邻居”来推断出你的类别如果一个样本在特征空间中的 k 个最相似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。

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