# NaiveBayesML
朴素贝叶斯机器学习
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朴素贝叶斯机器学习.zip
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2024-04-16
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机器学习(ML)是计算机系统为了有效地执行特定任务,不使用明确的指令,而依赖模式和推理使用的算法和统计模型的科学研究。它被视为人工智能的一个子集。机器学习算法构建一个基于样本数据的数学模型,称为“训练数据”,以便在没有明确编程来执行任务的情况下进行预测或决策。[1][2]机器学习算法用于各种应用,例如电子邮件过滤和计算机视觉,在这些应用中,开发用于执行任务的特定指令的算法是不可行的。机器学习与计算统计学密切相关,计算统计学侧重于使用计算机进行预测。算法优化的研究为机器学习领域提供了方法、理论和应用领域。数据挖掘是机器学习中的一个研究领域,侧重于探索性数据分析到无监督学习。[3][4]在跨业务问题的应用中,机器学习也被称为预测分析。
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朴素贝叶斯机器学习.zip (17个子文件)
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Gold
Laptops_Gold.xml 175KB
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Train
Laptops_Train.xml 673KB
Restaurants_Train.xml 1.18MB
Test_PhaseA
Laptops_Test_PhaseA.xml 103KB
Restaurants_Test_PhaseA.xml 118KB
LICENSE 34KB
.idea
workspace.xml 34KB
misc.xml 680B
NaiveBayesML.iml 398B
modules.xml 276B
NaiveBayesB.py 7KB
xmlParser.py 3KB
README.md 43B
NaiveBayes.py 5KB
Test_PhaseB
Laptops_Test_phaseB.xml 161KB
Restaurants_Test_phaseB.xml 307KB
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