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使用神经网络解决这样的问题将是一种过度。 Linear discriminant analysis 和 Gaussian naive Bayes 做一些与你描述的相似的事情。他们将每个类的中心估计为算术平均值,并将每个点与最近的中心相关联。但他们计算修正距离而不是欧几里得距离:GNB估计每个特征的条件方差,LDA也估计协方差。它们还考虑了先验类概率。这些修改可能会改进您的分类,但如果您不想要,您可以自己编写一个算法。 |
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Ahmed Essam · 如何建立监督机器学习项目的目标变量 8 年前 |