nb算法
⑴ 嘉润是nb授权店吗
嘉润是nb授权店，newbalance嘉润专卖店是属于官方授权正品店铺。
New Balance，1906年William J. Riley先生在美国马拉松之城波士顿成立的品牌，在美国及许多国家被誉为“总统慢跑鞋”，“慢跑鞋之王”。
New Balance自1906年创立于美国波士顿以来，秉着制造卓越产品的精神，不断的在科技材质、产品外观与舒适感持续进步。唯一不变的是New Balance以高标准道德规范、100%顾客满意度、团队合作的精神来经营，以期成为高科技。
“New Balance”在国内市场遭遇商标侵权诉讼。2015年4月24日，广州市中级人民法院对这起备受关注的商标权纠纷案作出一审判决。该院认为，美国New Balance公司在中国的关联公司——新百伦贸易（中国）有限公司因使用他人已注册商标“新百伦”。
构成对他人商标专用权的侵犯，须赔偿对方9800万元。
NB算法就是朴素贝叶斯（Naive Bayes）分类算法，在数据挖掘领域我们常常简称其为NB算法。
这种分类算法假定类条件独立，即假定各变量之间相互独立，这样可以简化计算。只有当假定成立时，该算法准确定最高。在实际中，变量之间往往存在某种依赖关系。
这是必须用降低独立性假设的贝叶斯信念网络（也称贝叶斯网络，信念网络或概率网络）代替NB算法来进行分类。
⑵ 贝叶斯算法“对输入数据的准备方式较为敏感”是什么意思
1、贝叶斯网络是：一种概率网络，它是基于概率推理的图形化网络，而贝叶斯公式则是这个概率网络的基础。贝叶斯网络是基于概率推理的数学模型,所谓概率推理就是通过一些变量的信息来获取其他的概率信息的过程，基于概率推理的贝叶斯网络(Bayesiannetwork)是为了解决不定性和不完整性问题而提出的，它对于解决复杂设备不确定性和关联性引起的故障有很的优势，在多个领域中获得广泛应用。2、贝叶斯分类算法是：统计学的一种分类方法，它是一类利用概率统计知识进行分类的算法。在许多场合，朴素贝叶斯(NaïveBayes，NB)分类算法可以与决策树和神经网络分类算法相媲美，该算法能运用到大型数据库中，而且方法简单、分类准确率高、速度快。3、贝叶斯网络和贝叶斯分类算法的区别：由于贝叶斯定理假设一个属性值对给定类的影响独立于其它属性的值，而此假设在实际情况中经常是不成立的，因此其分类准确率可能会下降。为此，就衍生出许多降低独立性假设的贝叶斯分类算法，如TAN(treeaugmentedBayesnetwork)算法。贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法，它是一类利用概率统计知识进行分类的算法。在许多场合，朴素贝叶斯(NaïveBayes，NB)分类算法可以与决策树和神经网络分类算法相媲美，该算法能运用到大型数据库中，而且方法简单、分类准确率高、速度快。由于贝叶斯定理假设一个属性值对给定类的影响独立于其它属性的值，而此假设在实际情况中经常是不成立的，因此其分类准确率可能会下降。为此，就衍生出许多降低独立性假设的贝叶斯分类算法，如TAN(treeaugmentedBayesnetwork)算法。
⑶ 有谁知道五子棋比较NB的人工智能算法，用VB实现，，急求！！！！
'在窗体上加入以下控件
'image1(0),image1(0) - 黑白棋图片
'image2,image3(0)
'form中的picture图片为棋盘。因无法上传，请自行领会。
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 + " 游戏帮助" + vbCrLf _
+ vbCrLf + vbCrLf + "●游戏规则:黑方先行,轮流弈子,任一方向先连成五子者胜." _
+ vbCrLf + vbCrLf + vbCrLf + "●操作提示:①可选择[先后]、[难度]和[对手]菜单设置游戏," _
+ vbCrLf + vbCrLf + " 只有按[游戏]->[开始]后才可在棋盘上落子." _
+ vbCrLf + vbCrLf + " ②按[游戏]->[清盘]可重玩并设置游戏." _
+ vbCrLf + vbCrLf + " ③落子后按[动作]菜单下的选择可任意悔棋和恢复." _
+ vbCrLf + vbCrLf + " ④各功能菜单都提供了快捷键(Alt+相应字母)." _
+ vbCrLf + vbCrLf + vbCrLf + "●有什么问题请与本人联系.电子邮件:[email protected]." _
+ vbCrLf + vbCrLf + vbCrLf + "●本页面单击后隐藏."
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) '加载棋子控件
Image3(I).Top = (I \ 15) * 22 + 5
Image3(I).Left = (I Mod 15) * 22 + 5
Image3(I).Visible = True
Next
Ini
End Sub
'游戏初始化
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
'一方是否可获胜
Function LineWin(Piece As Integer) As Integer
Dim mun As Integer
LineWin = 225
'五子一线
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
'四子一线
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
'计算机走棋
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 "您输了!"
Ini
Exit Sub
End If
If Counter = 225 Then
MsgBox "和棋"
Ini
Exit Sub
End If
End Sub
'低级模式
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
'恢复棋子
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() '对手
mnuComputer.Checked = True '电脑
mnuHuman.Checked = False '棋手
End Sub
Private Sub mnuClear_Click() '清盘
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() '开始
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 "您赢了!" Else MsgBox "您输了!"
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
'高级模式
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() '先后手
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() '难度
mnuLower.Checked = True
mnuHigher.Checked = False
End Sub
'局势评估
Function LineGen(ij, Piece)
Dim b, e, mun As Integer
I = ij \ 15
J = ij Mod 15
'横线影响
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
'竖线影响
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
'撇线影响
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
'捺线影响
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
'是否存在三子一线（可发展成五子联线）
Function linethree(Piece As Integer) As Integer
Dim mun As Integer
linethree = 225
'三子一线
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() '帮助
lblHelp.Visible = True
End Sub
⑷ MB/GB/TB/PB/EB/ZB/YB/NB/DB/CB存储空间都是多大如何换算
Byte是计算机信息技术用于计量存储容量和传输容量的一种计量单位，1个字节等于8位二进制。目前我们常用计算存储空间的最小单位（其实还有更小的bit，1
Byte=8
bit）。
不过从硬盘或者叫做存储空间来说，我们用到的最小单位是KB（Kilobyte），大小为2的10次方字节，与Byte换算是：1KB=1024Byte
以后的换算基本都是以2的10次方来递增的。
1KiB（Kilobyte）=1024B
，即2的10次方字节，读音“千字节”
1MiB（Megabyte）=1024KiB，即2的20次方字节，读音“兆字节”
1GiB（Gigabyte）=1024MiB，即2的30次方字节，读音“吉字节”
1TiB（Terabyte）=1024GiB，即2的40次方字节，读音“太字节”
1PiB（Petabyte）=1024TiB，即2的50次方字节，读音“拍字节”
1EiB（Exabyte）
=1024PiB，即2的60次方字节，读音“艾字节”
1ZiB（Zettabyte）=1024EiB，即2的70次方字节，读音“Z字节”
1YiB（Yottabyte）=1024ZiB，即2的80次方字节，读音“Y字节”
传说中还有
1NiB（NonaByte）=1024YiB，即2的90次方字节
1DiB（DoggaByte）=1024NiB，即2的100次方字节
1CiB（Corydonbyte
）=1024DiB，即2的100次方字节
注意：网上不少资料都把NiB和DiB反了。NB不是最大了，比NB还NB的是DB，哈哈！更大的还有CB呢。
大家一定看到icech上面说的并不是标题的MB/GB/TB/PB/EB/ZB/YB，而中间都加了一个i字母，其实这是算法的差异，一般计算方法存储器厂家和操作系统厂商还是有所差异的，一般操作系统是以上icech介绍的二进制来换算，而储器厂家特别是硬盘厂商多以十进制来计算，所以通过操作系统来查看硬盘等存储系统的大小是与说明有所差异。为了区分二进制计算出来的和操作系统计算出来的不同，所以在缩写表示尚也有所不同。
二进制计算出来的统一在中间加一个i字母，而十进制计算出来的则不加。
下面就详细列出换算：
十进制的算法：
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
二进制的算法：
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
后面不算了，可以参加十进制的算法
可以比较出有多大的差异了吧！
⑸ 用于数据挖掘的分类算法有哪些，各有何优劣
1、朴素贝叶斯(Naive Bayes, NB)
简单，就像做一些数数的工作。
如果条件独立假设成立的话,NB将比鉴别模型（如Logistic回归）收敛的更快,所以你只需要少量的训练数据。
如果你想做类似半监督学习,或者是既要模型简单又要性能好,NB值得尝试.
2.Logistic回归(Logistic Regression, LR)
LR有很多方法来对模型正则化。比起NB的条件独立性假设，LR不需要考虑样本是否是相关的。
如果你想要一些概率信息（如,为了更容易的调整分类阈值,得到分类的不确定性,得到置信区间）,或者希望将来有更多数据时能方便的更新改进模型,LR是值得使用的.
3.决策树（Decision Tree, DT）
DT是非参数的，所以你不需要担心野点（或离群点）和数据是否线性可分的问题（例如,DT可以轻松的处理这种情况：属于A类的样本的特征x取值往往非常小或者非常大，而属于B类的样本的特征x取值在中间范围）。
DT的主要缺点是容易过拟合，这也正是随机森林（Random Forest, RF）（或者Boosted树）等集成学习算法被提出来的原因。
此外,RF在很多分类问题中经常表现得最好，且速度快可扩展,也不像SVM那样需要调整大量的参数,所以最近RF是一个非常流行的算法.
4.支持向量机（Support Vector Machine, SVM）
很高的分类正确率，对过拟合有很好的理论保证，选取合适的核函数，面对特征线性不可分的问题也可以表现得很好。
SVM在维数通常很高的文本分类中非常的流行。由于较大的内存需求和繁琐的调参，我认为RF已经开始威胁其地位了.
⑹ 色谱仪内标法中的NB,VE分别代表什么
6*sd是采用6倍标准偏差来计算噪音的，ptop是采用峰顶到峰谷的距离来计算，国内大多检定标准里面的算法，ASTM采用美国材料学会标准计算的噪音，计算过程比较
⑺ 用户画像机器学习用到了哪些算法
很多，主要说下监督学习这块的算法哈。欢迎讨论。svm，支撑向量机，通过找到样本空间中的一个超平面，实现样本的分类，也可以作回归，主要用在文本分类，图像识别等领域，详见：；
lr，逻辑回归，本质也是线性回归，通过拟合拟合样本的某个曲线，然后使用逻辑函数进行区间缩放，但是一般用来分类，主要用在ctr预估、等；
nn，神经网络，通过找到某种非线性模型拟合数据，主要用在图像等；
nb，朴素贝叶斯，通过找到样本所属于的联合分步，然后通过贝叶斯公式，计算样本的后验概率，从而进行分类，主要用来文本分类；
dt，决策树，构建一棵树，在节点按照某种规则（一般使用信息熵）来进行样本划分，实质是在样本空间进行块状的划分，主要用来分类，也有做回归，但更多的是作为弱分类器，用在model embedding中；
rf，随进森林，是由许多决策树构成的森林，每个森林中训练的样本是从整体样本中抽样得到，每个节点需要进行划分的特征也是抽样得到，这样子就使得每棵树都具有独特领域的知识，从而有更好的泛化能力；
gbdt，梯度提升决策树，实际上也是由多棵树构成，和rf不同的是，每棵树训练样本是上一棵树的残差，这体现了梯度的思想，同时最后的结构是用这所有的树进行组合或者投票得出，主要用在、相关性等；
knn，k最近邻，应该是最简单的ml方法了，对于未知标签的样本，看与它最近的k个样本(使用某种距离公式，马氏距离或者欧式距离)中哪种标签最多，它就属于这类；
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⑻ 历史上第一个机器学习算法是什么
Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器(强分类器)。其算法本身是通过改变数据分布来实现的，它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确，以及上次的总体分类的准确率，来确定每个样本的权值。将修改过权值的新数据集送给下层分类器进行训练，最后将每次训练得到的分类器最后融合起来，作为最后的决策分类器。使用adaboost分类器可以排除一些不必要的训练数据特征，并将关键放在关键的训练数据上面。
⑼ 贝叶斯分类算法的分类
(1) 朴素贝叶斯算法
设每个数据样本用一个n维特征向量来描述n个属性的值，即：X={x1，x2，…，xn}，假定有m个类，分别用C1, C2,…，Cm表示。给定一个未知的数据样本X（即没有类标号），若朴素贝叶斯分类法将未知的样本X分配给类Ci，则一定是
P(Ci|X)>P(Cj|X) 1≤j≤m，j≠i
根据贝叶斯定理
由于P(X)对于所有类为常数，最大化后验概率P(Ci|X)可转化为最大化先验概率P(X|Ci)P(Ci)。如果训练数据集有许多属性和元组，计算P(X|Ci)的开销可能非常大，为此，通常假设各属性的取值互相独立，这样
先验概率P(x1|Ci)，P(x2|Ci)，…，P(xn|Ci)可以从训练数据集求得。
根据此方法，对一个未知类别的样本X，可以先分别计算出X属于每一个类别Ci的概率P(X|Ci)P(Ci)，然后选择其中概率最大的类别作为其类别。
朴素贝叶斯算法成立的前提是各属性之间互相独立。当数据集满足这种独立性假设时,分类的准确度较高，否则可能较低。另外，该算法没有分类规则输出。
(2) TAN算法（树增强型朴素贝叶斯算法）
TAN算法通过发现属性对之间的依赖关系来降低NB中任意属性之间独立的假设。它是在NB网络结构的基础上增加属性对之间的关联(边)来实现的。
实现方法是：用结点表示属性，用有向边表示属性之间的依赖关系，把类别属性作为根结点，其余所有属性都作为它的子节点。通常，用虚线代表NB所需的边，用实线代表新增的边。属性Ai与Aj之间的边意味着属性Ai对类别变量C的影响还取决于属性Aj的取值。
这些增加的边需满足下列条件：类别变量没有双亲结点，每个属性有一个类别变量双亲结点和最多另外一个属性作为其双亲结点。
找到这组关联边之后，就可以计算一组随机变量的联合概率分布如下：
其中ΠAi代表的是Ai的双亲结点。由于在TAN算法中考虑了n个属性中(n-1)个两两属性之间的关联性，该算法对属性之间独立性的假设有了一定程度的降低，但是属性之间可能存
在更多其它的关联性仍没有考虑，因此其适用范围仍然受到限制。
⑽ 贝叶斯算法是什么
贝叶斯算法是统计学的一种分类方法，它是一类利用概率统计知识进行分类的算法。在许多场合，朴素贝叶斯（Naïve Bayes，NB)分类算法可以与决策树和神经网络分类算法相媲美，该算法能运用到大型数据库中，而且方法简单、分类准确率高、速度快。
由于贝叶斯定理假设一个属性值对给定类的影响独立于其它属性的值，而此假设在实际情况中经常是不成立的，因此其分类准确率可能会下降。为此，就衍生出许多降低独立性假设的贝叶斯分类算法，如TAN(tree augmented Bayes network)算法。
贝叶斯算法的主要步骤：
1、收集大量的垃圾邮件和非垃圾邮件，建立垃圾邮件集和非垃圾邮件集。
2、提取邮件主题和邮件体中的独立字符串，例如ABC32，￥234等作为TOKEN串并统计提取出的TOKEN串出现的次数即字频。按照上述的方法分别处理垃圾邮件集和非垃圾邮件集中的所有邮件。
3、每一个邮件集对应一个哈希表，hashtable_good对应非垃圾邮件集而hashtable_bad对应垃圾邮件集。表中存储TOKEN串到字频的映射关系。