机器学习&数据挖掘笔记（常见面试之机器学习算法思想简单梳理）

机器学习&数据挖掘中经常使用的分类和聚类整理：面试 朴素贝叶斯：详细能够参考个人博文：朴树贝叶斯算法 　　有如下几个地方须要注意：机器学习 　　1. 若是给出的特征向量长度可能不一样，这是须要归一化为通长度的向量（这里以文本分类为例），好比说是句子单词的话，则长度为整个词汇量的长度，对应位置是该单词出现的次数。函数 　　2. 计算公式以下：学习  　　 　　其中一项条件几率能够经过朴素贝叶斯条件独

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