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数据科学中的6个基本算法,掌握它们要学习哪些知识

原标题:数据科学中的6个根本算法,控制它们要进修哪些常识

假如想从事数据科学,然则又没稀有学背景,那么有若干数学常识是做数据科学所必须的?

2、P(B|A)也是一个前提概率,它是事宜A产生后事宜B产生的概率。事宜产生的可能性 产生了 是真的。

数据科学应用算法进行猜测,这些算法称为机械进修算法,稀有百种之多。有人总结了数据科学中最常用的6种算法,已经控制它们分别须要哪些数学常识。

朴实贝叶斯分类器

朴实贝叶斯分类器(Naive Bayes classifier)是一种简单的概率分类器,它基于特点之间互相自力的假设,以贝叶斯定理为基本。

贝叶斯定理的数学公式为:

个中A、B表示两个事宜,且P(B)不等于0。各个部分具体的含义为:

1、P(A|B)是前提概率,它是事宜B产生后事宜A产生的概率。

sigmoid函数我们已经知道了。RELU函数是一个简洁的函数,当输入x大年夜于0的时刻输出x,当输入x小于0的时刻输出0。双曲正切函数与sigmoid函数类似,只是它用来束缚-1和1之间的数值。

3、P(A)和P(B)是各自产生的概率,A、B两个事宜彼此自力。

须要的数学常识:

假如你想要懂得朴实贝叶斯分类器,以及贝叶斯定理的所有效法,只需进修概率课程就足够了。

线性回归

线性回归是最根本的回归类型,它用来懂得两个持续变量之间的关系。在简单线性回归的情况下,获取一组数据点并绘制可用于猜测将来的趋势线。

线性回归是参数化机械进修的一个例子,练习过程最终使机械进修找到最接近于练习集的数学函数,然后可以应用该函数来猜测将来的成果。在机械进修中,数学函数被称为模型。在线性回归的情况下,模型可以表示为:

编辑 ∑Gemini

a1, a1, ……,an表示对数据集的参数值,x1, x1, ……,xn表示在线性模型中应用的特点值。

线性回归的目标是找到描述特点值和目标值之间关系的最佳参数值。换句话说,就是找到一条最合适数据的线,可以外推趋势以猜测将来成果。

为了找到线性回归模型的最佳参数,我们欲望让残差平方和(residual sum of squares)最小化。残差平日被称为误差,它用来描述猜测值和真实值之间的差别。残差平方和的公式可表示为:

y的“头顶”加上^用来表示猜测值,y表示真实值。

须要的数学常识:

假如你只想粗略地懂得,基本统计学课程就可以了。残差平方和的公式可以在大年夜多半高等统计课程中学到。

逻辑回归

逻辑回归(Logistic regression)侧重于二元分类,即输出成果只有两种情况的概率。

与线性回归一样,逻辑回归是参数化机械进修的一个例子。

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