朴素贝叶斯讨论 疑问 1 疑问 2 朴素贝叶斯讨论 @Time渐行渐远 @那伊抹微笑 @小瑶 @如果迎着风就飞 朴素贝叶斯就是用来求逆向概率的（已知）。 根据训练数据集求（正向）概率。 根据测试数据集求（逆向）概率（根据 贝叶斯公式）。 求出的逆向概率，哪个大，就属于哪个类别。 疑问 1 通过训练集求出了各个特征的概率,...

拉普拉斯平滑顶点 拉普拉斯平滑顶点 参考 模式 编辑模式 菜单 上下文菜单 ‣ 拉普拉斯平滑顶点 更多细节信息见 拉普拉斯平滑修改器 。 拉普拉斯平滑使用了另一种平滑算法，它能更好地保留较大的细节，这样就能保留网格的整体形状。拉普拉斯平滑在Blender中有相应的网格操作项和非破坏性修改器。 Note 几何平滑与平滑着色的区别 Do...

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1. 监督学习 1. 监督学习 1.1 广义线性模型 1.1.1 普通最小二乘法 1.1.2 岭回归 1.1.3 Lasso 1.1.4 多任务 Lasso 1.1.5 弹性网络 1.1.6 多任务弹性网络 1.1.7 最小角回归 1.1.8 LARS Lasso 1.1.9 正交匹配追踪法（OMP） 1.1.10 贝叶斯回归 ...

一、生成式半监督学习方法 1.1 生成式高斯混合半监督学习 1.2 性质 一、生成式半监督学习方法 生成式generative methods 半监督学习方法：直接基于生成式模型的方法。 生成式半监督学习方法假设所有数据（无论是否有标记），都是由同一个潜在的模型生成的。 该假设使得能够通过潜在模型的参数将未标记样本与学习目标联系起来。...

斯氏分形 斯氏分形 斯氏分形。 见 此处 。

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