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機器學習算法最普通分類：

分類算法的定義：

分類算法的應用：

分類器實現(xiàn)分類：

分類器的構(gòu)建標準：

概率模型：

貝葉斯公式：

樸素貝葉斯算法（樸素貝葉斯分類器）：

案例：

注意：

python實現(xiàn)：

KNN算法

空間向量模型：

KNN的定義：

案例：

如何計算：

python實現(xiàn)：

多類問題的分類

定義：

解決辦法：

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機器學習算法最普通分類：

?監(jiān)督學習分類：

????????1.回歸? ? 2.分類

分類算法的定義：

分類算法的應用：

分類器實現(xiàn)分類：

分類器的構(gòu)建標準：

概率模型：

貝葉斯公式：

樸素貝葉斯算法（樸素貝葉斯分類器）：

案例：

數(shù)學問題就是比較 P( 嫁 | (不帥、性格不好、身材矮、不上進)) 與?P( 不嫁 | (不帥、性格不好、身材矮、不上進))，得到公式：

注意：

python實現(xiàn)：

KNN算法

空間向量模型：

KNN的定義：

案例：

如何計算：

python實現(xiàn)：

多類問題的分類

定義：

解決辦法：