naive贝叶斯 分类是最常用的两种算法(决策树分类和naive贝叶斯分类)什么是简单性贝叶斯分类设备？naive贝叶斯分类 device是基于独立假设的简单概率分类device 。(只考虑“伟哥”和“劳力士”这两个词)只要是基于贝叶斯theory分类device就可以叫贝叶斯-2/device，简单来说就是 。
1、机器学习算法的主要数学理论依据包括【贝叶斯分类器与判别分析,spss贝叶斯判别分析结果解读】机器学习算法的主要数学理论基础包括:算法或理论中用到的数学知识点贝叶斯-2/随机变量、贝叶斯公式、随机变量的独立性、正态分布、最大似然估计决策树概率、直接、基尼系数KNN算法距离函数主成分分析协方差矩阵、离差矩阵、拉格朗日乘数法、特征值和特征向量流形学习流形特征值与特征向量的距离支持向量机、Slater条件、强对偶、拉格朗日对偶、KKT条件、凸优化、核函数、Mercer条件logistic概率、随机变量、极大似然估计、梯度下降法、凸优化、牛顿随机森林抽样、方差AdaBoost算法概率、随机变量、极值定理、数学期望、牛顿隐马尔可夫模型概率、离散随机变量、条件概率、随机变量独立性、拉格朗日乘数法、极大似然估计条件随机场条件概率、数学期望、 最大似然估计高斯混合模型正态分布、最大似然估计、Jensen不等式人工神经网络梯度下降法、链规则卷积神经网络梯度下降法、链规则循环神经网络梯度下降法 。
2、机器学习有哪些算法1 。线性回归在统计学和机器学习领域，线性回归可能是最广为人知和最容易理解的算法之一 。2.逻辑回归逻辑回归是机器学习从统计学领域借用的另一种技术 。是“2-2”问题的首选 。3.线性判别-3/Logistic回归是传统的分类算法 ， 其应用场景仅限于两个分类问题 。如果你有两个以上的类，那么线性判别-3/算法(LDA)是首选的线性分类技术 。
5.Naive贝叶斯Naive贝叶斯是一个简单而强大的预测建模算法 。6.K近邻算法K近邻(KNN)算法非常简单有效 。KNN的模型表示是整个训练数据集 。7.学习矢量量化KNN算法的一个缺点是，你需要处理整个训练数据集 。8.支持向量机支持向量机(SVM)可能是最流行和讨论最多的机器学习算法之一 。9.袋方法和随机森林随机森林是最流行和最强大的机器学习算法之一，是一种集成的机器学习算法 。
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