nb演算法
⑴ 嘉潤是nb授權店嗎
嘉潤是nb授權店，newbalance嘉潤專賣店是屬於官方授權正品店鋪。
New Balance，1906年William J. Riley先生在美國馬拉松之城波士頓成立的品牌，在美國及許多國家被譽為「總統慢跑鞋」，「慢跑鞋之王」。
New Balance自1906年創立於美國波士頓以來，秉著製造卓越產品的精神，不斷的在科技材質、產品外觀與舒適感持續進步。唯一不變的是New Balance以高標准道德規范、100%顧客滿意度、團隊合作的精神來經營，以期成為高科技。
「New Balance」在國內市場遭遇商標侵權訴訟。2015年4月24日，廣州市中級人民法院對這起備受關注的商標權糾紛案作出一審判決。該院認為，美國New Balance公司在中國的關聯公司——新百倫貿易（中國）有限公司因使用他人已注冊商標「新百倫」。
構成對他人商標專用權的侵犯，須賠償對方9800萬元。
NB演算法就是樸素貝葉斯（Naive Bayes）分類演算法，在數據挖掘領域我們常常簡稱其為NB演算法。
這種分類演算法假定類條件獨立，即假定各變數之間相互獨立，這樣可以簡化計算。只有當假定成立時，該演算法准確定最高。在實際中，變數之間往往存在某種依賴關系。
這是必須用降低獨立性假設的貝葉斯信念網路（也稱貝葉斯網路，信念網路或概率網路）代替NB演算法來進行分類。
⑵ 貝葉斯演算法「對輸入數據的准備方式較為敏感」是什麼意思
1、貝葉斯網路是：一種概率網路，它是基於概率推理的圖形化網路，而貝葉斯公式則是這個概率網路的基礎。貝葉斯網路是基於概率推理的數學模型,所謂概率推理就是通過一些變數的信息來獲取其他的概率信息的過程，基於概率推理的貝葉斯網路(Bayesiannetwork)是為了解決不定性和不完整性問題而提出的，它對於解決復雜設備不確定性和關聯性引起的故障有很的優勢，在多個領域中獲得廣泛應用。2、貝葉斯分類演算法是：統計學的一種分類方法，它是一類利用概率統計知識進行分類的演算法。在許多場合，樸素貝葉斯(NaïveBayes，NB)分類演算法可以與決策樹和神經網路分類演算法相媲美，該演算法能運用到大型資料庫中，而且方法簡單、分類准確率高、速度快。3、貝葉斯網路和貝葉斯分類演算法的區別：由於貝葉斯定理假設一個屬性值對給定類的影響獨立於其它屬性的值，而此假設在實際情況中經常是不成立的，因此其分類准確率可能會下降。為此，就衍生出許多降低獨立性假設的貝葉斯分類演算法，如TAN(treeaugmentedBayesnetwork)演算法。貝葉斯分類演算法是統計學的一種分類方法，它是一類利用概率統計知識進行分類的演算法。在許多場合，樸素貝葉斯(NaïveBayes，NB)分類演算法可以與決策樹和神經網路分類演算法相媲美，該演算法能運用到大型資料庫中，而且方法簡單、分類准確率高、速度快。由於貝葉斯定理假設一個屬性值對給定類的影響獨立於其它屬性的值，而此假設在實際情況中經常是不成立的，因此其分類准確率可能會下降。為此，就衍生出許多降低獨立性假設的貝葉斯分類演算法，如TAN(treeaugmentedBayesnetwork)演算法。
⑶ 有誰知道五子棋比較NB的人工智慧演算法，用VB實現，，急求！！！！
'在窗體上加入以下控制項
'image1(0),image1(0) - 黑白棋圖片
'image2,image3(0)
'form中的picture圖片為棋盤。因無法上傳，請自行領會。
Option Explicit
Dim I, J, K, Counter, Firstmoved, Rt, Gen, r, flag As Integer
Dim Grid(225), H(224), V(224), RL(224), LR(224), Tb(2), Order(225) As Integer
Private Sub Form_Initialize()
lblHelp.Top = 0
lblHelp.Left = 0
Image1(0).Top = -1000
Image1(1).Top = -1000
lblHelp.Left = -lblHelp.Width
lblHelp = vbCrLf + vbCrLf + " 游戲幫助" + vbCrLf _
+ vbCrLf + vbCrLf + "●游戲規則:黑方先行,輪流弈子,任一方向先連成五子者勝." _
+ vbCrLf + vbCrLf + vbCrLf + "●操作提示:①可選擇[先後]、[難度]和[對手]菜單設置游戲," _
+ vbCrLf + vbCrLf + " 只有按[游戲]->[開始]後才可在棋盤上落子." _
+ vbCrLf + vbCrLf + " ②按[游戲]->[清盤]可重玩並設置游戲." _
+ vbCrLf + vbCrLf + " ③落子後按[動作]菜單下的選擇可任意悔棋和恢復." _
+ vbCrLf + vbCrLf + " ④各功能菜單都提供了快捷鍵(Alt+相應字母)." _
+ vbCrLf + vbCrLf + vbCrLf + "●有什麼問題請與本人聯系.電子郵件:[email protected]." _
+ vbCrLf + vbCrLf + vbCrLf + "●本頁面單擊後隱藏."
End Sub
Private Sub Form_Resize()
Me.Height = 5800
Me.Width = 5100
End Sub
Private Sub lblHelp_Click()
lblHelp.Visible = False
End Sub
Private Sub mnuAfter_Click()
Firstmoved = 0
mnuAfter.Checked = True
mnuFirst.Checked = False
End Sub
Private Sub Form_Load()
Dim I As Integer
For I = 1 To 224
Load Image3(I) '載入棋子控制項
Image3(I).Top = (I \ 15) * 22 + 5
Image3(I).Left = (I Mod 15) * 22 + 5
Image3(I).Visible = True
Next
Ini
End Sub
'游戲初始化
Sub Ini()
For I = 0 To 224
Image3(I) = Image2
Image3(I).Enabled = False
Grid(I) = 0
V(I) = 0
H(I) = 0
LR(I) = 0
RL(I) = 0
Next I
mnuBack.Enabled = False
Counter = 0
Gen = 0
If mnuAfter.Checked = True Then
Firstmoved = 0
Else
Firstmoved = 1
End If
mnuStart.Enabled = True
End Sub
'一方是否可獲勝
Function LineWin(Piece As Integer) As Integer
Dim mun As Integer
LineWin = 225
'五子一線
mun = Piece * 5
For I = 0 To 224
If H(I) = mun Or V(I) = mun Or RL(I) = mun Or LR(I) = mun Then
LineWin = 225 + Piece
Exit Function
End If
Next I
'四子一線
mun = Piece * 4
For I = 0 To 224
If H(I) = mun Then
For K = 0 To 4
If Grid(I + K) = 0 Then LineWin = I + K: Exit Function
Next K
End If
If V(I) = mun Then
For K = 0 To 4
If Grid(I + K * 15) = 0 Then LineWin = I + K * 15: Exit Function
Next K
End If
If RL(I) = mun Then
For K = 0 To 4
If Grid(I + K * 14) = 0 Then LineWin = I + K * 14: Exit Function
Next K
End If
If LR(I) = mun Then
For K = 0 To 4
If Grid(I + K * 16) = 0 Then LineWin = I + K * 16: Exit Function
Next K
End If
Next I
End Function
'計算機走棋
Sub ComputerMove()
Dim ToMove As Integer
If Counter = 0 Then
Randomize
I = Int(Rnd * 7 + 4)
J = Int(Rnd * 7 + 4)
If Grid(I * 15 + J) = 0 Then ToMove = I * 15 + J
Else
If mnuLower.Checked = True Then ToMove = Defend Else ToMove = Attempt
End If
Counter = Counter + 1
If Firstmoved = 0 Then Image3(ToMove) = Image1(0) Else Image3(ToMove) = Image1(1)
Grid(ToMove) = 2
Order(Counter) = ToMove
LineGen ToMove, 6
If LineWin(6) = 231 Then
MsgBox "您輸了!"
Ini
Exit Sub
End If
If Counter = 225 Then
MsgBox "和棋"
Ini
Exit Sub
End If
End Sub
'低級模式
Function Defend() As Integer
Rt = LineWin(6)
If Rt < 225 Then Defend = Rt: Exit Function
Rt = LineWin(1)
If Rt < 225 Then Defend = Rt: Exit Function
'查找落子位置
Rt = FindBlank
If Rt < 225 Then Defend = Rt: Exit Function
End Function
'悔棋
Private Sub mnuBack_Click()
mnuComeback.Enabled = True
If (Counter + Firstmoved) Mod 2 = 0 Then Rt = -1 Else Rt = -6
Grid(Order(Counter)) = 0
Image3(Order(Counter)) = Image2
LineGen Order(Counter), Rt
Counter = Counter - 1
If mnuComputer.Checked = True Then
Grid(Order(Counter)) = 0
Image3(Order(Counter)) = Image2
LineGen Order(Counter), -1
Counter = Counter - 1
Else
flag = 1 - flag
End If
r = r + 1
If Counter = 1 And Firstmoved = 0 And mnuComputer.Checked = True Then mnuBack.Enabled = False
If Counter = 0 Then mnuBack.Enabled = False
End Sub
'恢復棋子
Private Sub mnuComeback_Click()
mnuBack.Enabled = True
Counter = Counter + 1
If (Counter + Firstmoved) Mod 2 = 0 Then
Grid(Order(Counter)) = 1
Image3(Order(Counter)) = Image1(1 - Firstmoved)
LineGen Order(Counter), 1
Else
Grid(Order(Counter)) = 2
Image3(Order(Counter)) = Image1(Firstmoved)
LineGen Order(Counter), 6
End If
If mnuComputer.Checked = True Then
Counter = Counter + 1
Grid(Order(Counter)) = 2
Image3(Order(Counter)) = Image1(Firstmoved)
LineGen Order(Counter), 6
Else
flag = 1 - flag
End If
r = r - 1
If r = 0 Then mnuComeback.Enabled = False
End Sub
Private Sub mnuComputer_Click() '對手
mnuComputer.Checked = True '電腦
mnuHuman.Checked = False '棋手
End Sub
Private Sub mnuClear_Click() '清盤
Ini
mnuFirst.Enabled = True
mnuAfter.Enabled = True
mnuLower.Enabled = True
mnuHigher.Enabled = True
mnuComputer.Enabled = True
mnuHuman.Enabled = True
End Sub
Private Sub mnuHuman_Click()
mnuHuman.Checked = True
mnuComputer.Checked = False
End Sub
Private Sub mnuStart_Click() '開始
lblHelp.Visible = False
For I = 0 To 224
Image3(I).Enabled = True
Next I
mnuFirst.Enabled = False
mnuAfter.Enabled = False
mnuLower.Enabled = False
mnuHigher.Enabled = False
mnuComputer.Enabled = False
mnuHuman.Enabled = False
If Firstmoved = 0 And mnuComputer.Checked = True Then ComputerMove
If Firstmoved = 0 And mnuHuman.Checked = True Then flag = 1 Else flag = 0
mnuStart.Enabled = False
End Sub
'玩家走棋
Private Sub image3_Click(Index As Integer)
If Grid(Index) <> 0 Then Exit Sub
Counter = Counter + 1
If Firstmoved = 0 Then
Image3(Index) = Image1(1 - flag)
Else
Image3(Index) = Image1(flag)
End If
Grid(Index) = 1 + flag
Order(Counter) = Index
mnuBack.Enabled = True
mnuComeback.Enabled = False
r = 0
LineGen Index, (1 + flag * 5)
If LineWin(1 + flag * 5) = 226 + flag * 5 Then
If flag = 0 Then MsgBox "您贏了!" Else MsgBox "您輸了!"
Ini
Exit Sub
End If
If Counter = 225 Then
MsgBox "和棋"
Ini
Exit Sub
End If
If mnuComputer.Checked = True Then ComputerMove Else flag = 1 - flag
End Sub
'查找可以落子的空位
Function FindBlank() As Integer
Dim wz, fs, lz, RndNum As Integer
fs = -10000
For wz = 0 To 224
If Grid(wz) = 0 Then
Grid(wz) = 2
LineGen wz, 6
Rt = Gen
If Rt > fs Then fs = Rt: lz = wz
Grid(wz) = 0
LineGen wz, -6
End If
Next wz
FindBlank = lz
End Function
'高級模式
Function Attempt() As Integer
Dim wz As Integer
Rt = LineWin(6)
If Rt < 225 Then Attempt = Rt: Exit Function
Rt = LineWin(1)
If Rt < 225 Then Attempt = Rt: Exit Function
'查找落子位置
Rt = linethree(6)
If Rt < 225 Then Attempt = Rt: Exit Function
Rt = linethree(1)
If Rt < 225 Then
Grid(Tb(0)) = 2
LineGen Tb(0), 6
Rt = Gen: wz = Tb(0)
Grid(Tb(0)) = 0
LineGen Tb(0), -6
Grid(Tb(1)) = 2
LineGen Tb(1), 6
If Rt < Gen Then Rt = Gen: wz = Tb(1)
Grid(Tb(1)) = 0
LineGen Tb(1), -6
Grid(Tb(2)) = 2
LineGen Tb(2), 6
If Rt < Gen Then Rt = Gen: wz = Tb(2)
Grid(Tb(2)) = 0
LineGen Tb(2), -6
Attempt = wz
Exit Function
End If
Rt = FindBlank
If Rt < 225 Then Attempt = Rt: Exit Function
End Function
Private Sub mnuFirst_Click() '先後手
Firstmoved = 1
mnuAfter.Checked = False
mnuFirst.Checked = True
End Sub
Private Sub mnuHigher_Click()
mnuLower.Checked = False
mnuHigher.Checked = True
End Sub
Private Sub mnuLower_Click() '難度
mnuLower.Checked = True
mnuHigher.Checked = False
End Sub
'局勢評估
Function LineGen(ij, Piece)
Dim b, e, mun As Integer
I = ij \ 15
J = ij Mod 15
'橫線影響
b = IIf(J - 4 > 0, J - 4, 0)
e = IIf(J > 10, 10, J)
For K = b To e
mun = H(I * 15 + K)
If mun < 6 Then Gen = Gen + mun * 2 ^ mun
If mun > 5 And mun Mod 6 = 0 Then mun = mun \ 6 - 1: Gen = Gen - mun * 2 ^ mun
H(I * 15 + K) = H(I * 15 + K) + Piece
mun = H(I * 15 + K)
If mun < 6 Then Gen = Gen - mun * 2 ^ mun
If mun > 5 And mun Mod 6 = 0 Then mun = mun \ 6 - 1: Gen = Gen + mun * 2 ^ mun
Next K
'豎線影響
b = IIf(I - 4 > 0, I - 4, 0)
e = IIf(I > 10, 10, I)
For K = b To e
mun = V(K * 15 + J)
If mun < 6 Then Gen = Gen + mun * 2 ^ mun
If mun > 5 And mun Mod 6 = 0 Then mun = mun \ 6 - 1: Gen = Gen - mun * 2 ^ mun
V(K * 15 + J) = V(K * 15 + J) + Piece
mun = V(K * 15 + J)
If mun < 6 Then Gen = Gen - mun * 2 ^ mun
If mun > 5 And mun Mod 6 = 0 Then mun = mun \ 6 - 1: Gen = Gen + mun * 2 ^ mun
Next K
'撇線影響
b = IIf(I - 4 > 0, I - 4, 0)
e = IIf(I > 10, 10, I)
b = IIf(b > J + I - IIf(J + 4 > 14, 14, J + 4), b, J + I - IIf(J + 4 > 14, 14, J + 4))
e = IIf(e > J + I - IIf(J > 4, J, 4), J + I - IIf(J > 4, J, 4), e)
For K = b To e
mun = RL(K * 15 + I + J - K)
If mun < 6 Then Gen = Gen + mun * 2 ^ mun
If mun > 5 And mun Mod 6 = 0 Then mun = mun \ 6 - 1: Gen = Gen - mun * 2 ^ mun
RL(K * 15 + I + J - K) = RL(K * 15 + I + J - K) + Piece
mun = RL(K * 15 + I + J - K)
If mun < 6 Then Gen = Gen - mun * 2 ^ mun
If mun > 5 And mun Mod 6 = 0 Then mun = mun \ 6 - 1: Gen = Gen + mun * 2 ^ mun
Next K
'捺線影響
b = IIf(I - 4 > 0, I - 4, 0)
e = IIf(I > 10, 10, I)
b = IIf(b > I - J + IIf(J - 4 > 0, J - 4, 0), b, I - J + IIf(J - 4 > 0, J - 4, 0))
e = IIf(e > I - J + IIf(J > 10, 10, J), I - J + IIf(J > 10, 10, J), e)
For K = b To e
mun = LR(K * 15 - I + J + K)
If mun < 6 Then Gen = Gen + mun * 2 ^ mun
If mun > 5 And mun Mod 6 = 0 Then mun = mun \ 6 - 1: Gen = Gen - mun * 2 ^ mun
LR(K * 15 - I + J + K) = LR(K * 15 - I + J + K) + Piece
mun = LR(K * 15 - I + J + K)
If mun < 6 Then Gen = Gen - mun * 2 ^ mun
If mun > 5 And mun Mod 6 = 0 Then mun = mun \ 6 - 1: Gen = Gen + mun * 2 ^ mun
Next K
End Function
'是否存在三子一線（可發展成五子聯線）
Function linethree(Piece As Integer) As Integer
Dim mun As Integer
linethree = 225
'三子一線
mun = Piece * 3
For I = 0 To 224
If H(I) = mun Then
If Grid(I) = 0 Then
If I Mod 15 < 10 Then
If Grid(I + 5) = 0 Then
For K = 1 To 4
If Grid(I + K) = 0 Then
Tb(0) = I + K
Tb(1) = I
Tb(2) = I + 5
linethree = Tb(0)
Exit Function
End If
Next K
End If
End If
End If
End If
If V(I) = mun Then
If Grid(I) = 0 Then
If (I \ 15) < 10 Then
If Grid(I + 75) = 0 Then
For K = 1 To 4
If Grid(I + K * 15) = 0 Then
Tb(0) = I + K * 15
Tb(1) = I
Tb(2) = I + 75
linethree = Tb(0)
Exit Function
End If
Next K
End If
End If
End If
End If
If RL(I) = mun Then
If Grid(I) = 0 Then
If (I \ 15) < 10 And I Mod 15 > 4 Then
If Grid(I + 70) = 0 Then
For K = 1 To 4
If Grid(I + K * 14) = 0 Then
Tb(0) = I + K * 14
Tb(1) = I
Tb(2) = I + 70
linethree = Tb(0)
Exit Function
End If
Next K
End If
End If
End If
End If
If LR(I) = mun Then
If Grid(I) = 0 Then
If (I \ 15) < 10 And I Mod 15 < 10 Then
If Grid(I + 80) = 0 Then
For K = 1 To 4
If Grid(I + K * 16) = 0 Then
Tb(0) = I + K * 16
Tb(1) = I
Tb(2) = I + 80
linethree = Tb(0)
Exit Function
End If
Next K
End If
End If
End If
End If
Next I
End Function
Private Sub munHelp_Click() '幫助
lblHelp.Visible = True
End Sub
⑷ MB/GB/TB/PB/EB/ZB/YB/NB/DB/CB存儲空間都是多大如何換算
Byte是計算機信息技術用於計量存儲容量和傳輸容量的一種計量單位，1個位元組等於8位二進制。目前我們常用計算存儲空間的最小單位（其實還有更小的bit，1
Byte=8
bit）。
不過從硬碟或者叫做存儲空間來說，我們用到的最小單位是KB（Kilobyte），大小為2的10次方位元組，與Byte換算是：1KB=1024Byte
以後的換算基本都是以2的10次方來遞增的。
1KiB（Kilobyte）=1024B
，即2的10次方位元組，讀音「千位元組」
1MiB（Megabyte）=1024KiB，即2的20次方位元組，讀音「兆位元組」
1GiB（Gigabyte）=1024MiB，即2的30次方位元組，讀音「吉位元組」
1TiB（Terabyte）=1024GiB，即2的40次方位元組，讀音「太位元組」
1PiB（Petabyte）=1024TiB，即2的50次方位元組，讀音「拍位元組」
1EiB（Exabyte）
=1024PiB，即2的60次方位元組，讀音「艾位元組」
1ZiB（Zettabyte）=1024EiB，即2的70次方位元組，讀音「Z位元組」
1YiB（Yottabyte）=1024ZiB，即2的80次方位元組，讀音「Y位元組」
傳說中還有
1NiB（NonaByte）=1024YiB，即2的90次方位元組
1DiB（DoggaByte）=1024NiB，即2的100次方位元組
1CiB（Corydonbyte
）=1024DiB，即2的100次方位元組
注意：網上不少資料都把NiB和DiB反了。NB不是最大了，比NB還NB的是DB，哈哈！更大的還有CB呢。
大家一定看到icech上面說的並不是標題的MB/GB/TB/PB/EB/ZB/YB，而中間都加了一個i字母，其實這是演算法的差異，一般計算方法存儲器廠家和操作系統廠商還是有所差異的，一般操作系統是以上icech介紹的二進制來換算，而儲器廠家特別是硬碟廠商多以十進制來計算，所以通過操作系統來查看硬碟等存儲系統的大小是與說明有所差異。為了區分二進制計算出來的和操作系統計算出來的不同，所以在縮寫表示尚也有所不同。
二進制計算出來的統一在中間加一個i字母，而十進制計算出來的則不加。
下面就詳細列出換算：
十進制的演算法：
1
kilobyte
[kB]
=
1000
(103)
byte
1
megabyte
[MB]
=
1 000 000
(106)
byte
1
gigabyte
[GB]
=
1 000 000 000
(109)
byte
1
terabyte
[TB]
=
1 000 000 000 000
(1012)
byte
1
petabyte
[PB]
=
1 000 000 000 000 000
(1015)
byte
1
exabyte
[EB]
=
1 000 000 000 000 000 000
(1018)
byte
1
zettabyte
[ZB]
=
1 000 000 000 000 000 000 000
(1021)
byte
1
yottabyte
[YB]
=
1 000 000 000 000 000 000 000 000
(1024)
byte
1
nonabyte
[NB]
=
1 000 000 000 000 000 000 000 000 000
(1027)
byte
1
doggabyte
[DB]
=
1 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000
(1030)
byte
1
emilbyte
[EB]
=
1 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000
(1033)
byte
1
corydonbyte
[CB]
=
1 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000
(1036)
byte
二進制的演算法：
1
kibibyte
[KiB]
=
1024
(210)
byte
1
mebibyte
[MiB]
=
1 048 576
(220)
byte
1
gibibyte
[GiB]
=
1 073 741 824
(230)
byte
1
tebibyte
[TiB]
=
1 099 511 627 776
(240)
byte
1
pebibyte
[PiB]
=
1 125 899 906 842 624
(250)
byte
1
exbibyte
[EiB]
=
1 152 921 504 606 846 976
(260)
byte
1
zebibyte
[ZiB]
=
1 180 591 620 717 411 303 424
(270)
byte
1
yobibyte
[YiB]
=
1 208 925 819 614 629 174 706 176
(280)
byte
1
nobibyte
[NiB]
=
1 237 940 039 285 380 274 899 124 224
(290)
byte
1
dogbibyte
[DiB]
=
1 267 650 600 228 229 401 496 703 205 376
(2100)
byte
後面不算了，可以參加十進制的演算法
可以比較出有多大的差異了吧！
⑸ 用於數據挖掘的分類演算法有哪些，各有何優劣
1、樸素貝葉斯(Naive Bayes, NB)
簡單，就像做一些數數的工作。
如果條件獨立假設成立的話,NB將比鑒別模型（如Logistic回歸）收斂的更快,所以你只需要少量的訓練數據。
如果你想做類似半監督學習,或者是既要模型簡單又要性能好,NB值得嘗試.
2.Logistic回歸(Logistic Regression, LR)
LR有很多方法來對模型正則化。比起NB的條件獨立性假設，LR不需要考慮樣本是否是相關的。
如果你想要一些概率信息（如,為了更容易的調整分類閾值,得到分類的不確定性,得到置信區間）,或者希望將來有更多數據時能方便的更新改進模型,LR是值得使用的.
3.決策樹（Decision Tree, DT）
DT是非參數的，所以你不需要擔心野點（或離群點）和數據是否線性可分的問題（例如,DT可以輕松的處理這種情況：屬於A類的樣本的特徵x取值往往非常小或者非常大，而屬於B類的樣本的特徵x取值在中間范圍）。
DT的主要缺點是容易過擬合，這也正是隨機森林（Random Forest, RF）（或者Boosted樹）等集成學習演算法被提出來的原因。
此外,RF在很多分類問題中經常表現得最好，且速度快可擴展,也不像SVM那樣需要調整大量的參數,所以最近RF是一個非常流行的演算法.
4.支持向量機（Support Vector Machine, SVM）
很高的分類正確率，對過擬合有很好的理論保證，選取合適的核函數，面對特徵線性不可分的問題也可以表現得很好。
SVM在維數通常很高的文本分類中非常的流行。由於較大的內存需求和繁瑣的調參，我認為RF已經開始威脅其地位了.
⑹ 色譜儀內標法中的NB,VE分別代表什麼
6*sd是採用6倍標准偏差來計算噪音的，ptop是採用峰頂到峰谷的距離來計算，國內大多檢定標准裡面的演算法，ASTM採用美國材料學會標准計算的噪音，計算過程比較
⑺ 用戶畫像機器學慣用到了哪些演算法
很多，主要說下監督學習這塊的演算法哈。歡迎討論。svm，支撐向量機，通過找到樣本空間中的一個超平面，實現樣本的分類，也可以作回歸，主要用在文本分類，圖像識別等領域，詳見：；
lr，邏輯回歸，本質也是線性回歸，通過擬合擬合樣本的某個曲線，然後使用邏輯函數進行區間縮放，但是一般用來分類，主要用在ctr預估、等；
nn，神經網路，通過找到某種非線性模型擬合數據，主要用在圖像等；
nb，樸素貝葉斯，通過找到樣本所屬於的聯合分步，然後通過貝葉斯公式，計算樣本的後驗概率，從而進行分類，主要用來文本分類；
dt，決策樹，構建一棵樹，在節點按照某種規則（一般使用信息熵）來進行樣本劃分，實質是在樣本空間進行塊狀的劃分，主要用來分類，也有做回歸，但更多的是作為弱分類器，用在model embedding中；
rf，隨進森林，是由許多決策樹構成的森林，每個森林中訓練的樣本是從整體樣本中抽樣得到，每個節點需要進行劃分的特徵也是抽樣得到，這樣子就使得每棵樹都具有獨特領域的知識，從而有更好的泛化能力；
gbdt，梯度提升決策樹，實際上也是由多棵樹構成，和rf不同的是，每棵樹訓練樣本是上一棵樹的殘差，這體現了梯度的思想，同時最後的結構是用這所有的樹進行組合或者投票得出，主要用在、相關性等；
knn，k最近鄰，應該是最簡單的ml方法了，對於未知標簽的樣本，看與它最近的k個樣本(使用某種距離公式，馬氏距離或者歐式距離)中哪種標簽最多，它就屬於這類；
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⑻ 歷史上第一個機器學習演算法是什麼
Adaboost是一種迭代演算法，其核心思想是針對同一個訓練集訓練不同的分類器(弱分類器)，然後把這些弱分類器集合起來，構成一個更強的最終分類器(強分類器)。其演算法本身是通過改變數據分布來實現的，它根據每次訓練集之中每個樣本的分類是否正確，以及上次的總體分類的准確率，來確定每個樣本的權值。將修改過權值的新數據集送給下層分類器進行訓練，最後將每次訓練得到的分類器最後融合起來，作為最後的決策分類器。使用adaboost分類器可以排除一些不必要的訓練數據特徵，並將關鍵放在關鍵的訓練數據上面。
⑼ 貝葉斯分類演算法的分類
(1) 樸素貝葉斯演算法
設每個數據樣本用一個n維特徵向量來描述n個屬性的值，即：X={x1，x2，…，xn}，假定有m個類，分別用C1, C2,…，Cm表示。給定一個未知的數據樣本X（即沒有類標號），若樸素貝葉斯分類法將未知的樣本X分配給類Ci，則一定是
P(Ci|X)>P(Cj|X) 1≤j≤m，j≠i
根據貝葉斯定理
由於P(X)對於所有類為常數，最大化後驗概率P(Ci|X)可轉化為最大化先驗概率P(X|Ci)P(Ci)。如果訓練數據集有許多屬性和元組，計算P(X|Ci)的開銷可能非常大，為此，通常假設各屬性的取值互相獨立，這樣
先驗概率P(x1|Ci)，P(x2|Ci)，…，P(xn|Ci)可以從訓練數據集求得。
根據此方法，對一個未知類別的樣本X，可以先分別計算出X屬於每一個類別Ci的概率P(X|Ci)P(Ci)，然後選擇其中概率最大的類別作為其類別。
樸素貝葉斯演算法成立的前提是各屬性之間互相獨立。當數據集滿足這種獨立性假設時,分類的准確度較高，否則可能較低。另外，該演算法沒有分類規則輸出。
(2) TAN演算法（樹增強型樸素貝葉斯演算法）
TAN演算法通過發現屬性對之間的依賴關系來降低NB中任意屬性之間獨立的假設。它是在NB網路結構的基礎上增加屬性對之間的關聯(邊)來實現的。
實現方法是：用結點表示屬性，用有向邊表示屬性之間的依賴關系，把類別屬性作為根結點，其餘所有屬性都作為它的子節點。通常，用虛線代表NB所需的邊，用實線代表新增的邊。屬性Ai與Aj之間的邊意味著屬性Ai對類別變數C的影響還取決於屬性Aj的取值。
這些增加的邊需滿足下列條件：類別變數沒有雙親結點，每個屬性有一個類別變數雙親結點和最多另外一個屬性作為其雙親結點。
找到這組關聯邊之後，就可以計算一組隨機變數的聯合概率分布如下：
其中ΠAi代表的是Ai的雙親結點。由於在TAN演算法中考慮了n個屬性中(n-1)個兩兩屬性之間的關聯性，該演算法對屬性之間獨立性的假設有了一定程度的降低，但是屬性之間可能存
在更多其它的關聯性仍沒有考慮，因此其適用范圍仍然受到限制。
⑽ 貝葉斯演算法是什麼
貝葉斯演算法是統計學的一種分類方法，它是一類利用概率統計知識進行分類的演算法。在許多場合，樸素貝葉斯（Naïve Bayes，NB)分類演算法可以與決策樹和神經網路分類演算法相媲美，該演算法能運用到大型資料庫中，而且方法簡單、分類准確率高、速度快。
由於貝葉斯定理假設一個屬性值對給定類的影響獨立於其它屬性的值，而此假設在實際情況中經常是不成立的，因此其分類准確率可能會下降。為此，就衍生出許多降低獨立性假設的貝葉斯分類演算法，如TAN(tree augmented Bayes network)演算法。
貝葉斯演算法的主要步驟：
1、收集大量的垃圾郵件和非垃圾郵件，建立垃圾郵件集和非垃圾郵件集。
2、提取郵件主題和郵件體中的獨立字元串，例如ABC32，￥234等作為TOKEN串並統計提取出的TOKEN串出現的次數即字頻。按照上述的方法分別處理垃圾郵件集和非垃圾郵件集中的所有郵件。
3、每一個郵件集對應一個哈希表，hashtable_good對應非垃圾郵件集而hashtable_bad對應垃圾郵件集。表中存儲TOKEN串到字頻的映射關系。