read more这回我们还是从回归问题说起，提到回归问题一般是对连续性因变量进行预测的建模方法，那么假如现在的因变量为 离散的2分类，例如预测明天是否会下雨，预测比赛是否会赢这一类的问题，回归的方法是否可行呢？答案是当然的了，但是要改变一下方式。 思考一下，现在要做的事情是通过某种模型，要对一系列的值进行转化， 输出0或者1 ，代表 成功或者失败 …
线性回归中的正则化
朴素贝叶斯分类
read more在机器学习中， 朴素贝叶斯 （Naive Bayes）是一系列以假设特征之间强（朴素）独立下运用贝叶斯定理为基础的简单 概率分类器。朴素贝叶斯自20世纪50年代已广泛研究。在20世纪60年代初就以另外一个名称引入到文本信息检索界中，并仍然是 文本分类的一种热门（基准）方法 …