人工智能-机器学习-某型飞机主起落架交点孔机器人镗孔加工系统稳定性研究.pdf

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门槛回归 门限回归 stata 门槛面板

第一章：介绍机器学习研究的总体思路，发展历史与关键问题； 第二章：介绍线性模型，包括线性预测模型，线性分类模型和线性高斯概率模型； 第三章：介绍神经网络的基础知识、基础结构和训练方法； 第四章：介绍深度神经网络的基础方法和最新进展； 第五章：介绍核方法，特别是支持向量机模型； 第六章：介绍图模型的基本概念和基于图模型的学习和推理方法； 第七章：介绍无监督学习方法，特别是各种聚类方法和流形学习； 第八章：介绍非参数贝斯模型，重点关注高斯过程和狄利克雷过程； 第九章：介绍遗传算法、遗传编程、群体学习等演化学习方法； 第十章：介绍强化学习，包括基础算法及近年来兴起的深度强化学习方法； 第十一章：介绍各种数值优化方法。

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使用sklearn库实现朴素贝叶斯算法。使用词向量算法对文本数据进行处理。 资源内容包括： 1、完整的用于实现新闻分类任务的源码文件（ipynb格式） 2、哈工大停用词表 3、四川大学机器智能实验室停用词表 4、用于测试的新闻数据 贝叶斯定理由英国数学家贝叶斯(Thomas Bayes 1702-1761)发展 用来描述两个条件概率之间的关系 在B条件下A发生的概率： P(A∣B)=P(AB)/P(B) 在A条件下B发生的概率： P(B∣A)=P(AB)/P(A) 则：P(A∣B)P(B) = P(B∣A)P(A) 可导出：P(A∣B)=P(B∣A)P(A)/P(B) 或 P(A∣B) P(B) = P(B∣A)P(A) 贝叶斯公式： P(Y|X)=P(X|Y)P(Y) / P(X) 在机器学习中： X:代表特征向量 Y:代表类别 P(X)：先验概率，是指根据以往经验和分析得到的概率。 P(Y|X)：后验概率，事情已经发生，这件事情发生的原因是由某个因素引起的可能性的大小 P(X|Y)：条件概率，在已知某类别的特征空间中，出现特征值X的概率

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