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關于人工智能算法的報告 關于人工智能相關算法

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關于人工智能相關算法
步驟或流程
1樸素貝葉斯對于給出的待分類項 ， 求解在此項出現的條件下各個類別出現的概率 。
2哪個最大 ， 就認為此待分類屬于哪個類別 ， 樸素貝葉斯分類器假設一個特性與其他特性不相干 。
3在變量相互獨立時 ， 根據貝葉斯定力可以得到樸素貝葉斯這個分類方法 。舉例如下：
4如果條件是一個水果又紅又圓 ， 止境大約是3英寸 ， 那么這個蘋果有可能會是蘋果 。
5即便這些特性互相依賴 ， 或者依賴于別的特性的存在 ， 樸素貝葉斯分類器還是會假設這些特性分別獨立 。
6K最近鄰常用于分類問題 ， 根據一個距離函數 ， 新數據會被分配到它的k個近鄰中最普遍的類別中去 。

7相關的距離函數包括歐式距離 ， 曼哈頓距離 ， 眀式距離 ， 漢明距離 ， KNN可以較好避免樣本的不平衡問題 。
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