- 使用线性内核和标准化
- 使用线性内核和L2正则化
- 使用多项式内核和标准化
设置三种不同分类模型
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朴素贝叶斯分类器的思路比较简单,核心就是“属性之间互不影响”这一个假设,算后验概率的时候快,适合你手头数据不太大,特征又不少的情况。嗯,代码写起来也不复杂,像用在文本分类、垃圾邮件过滤这些场景,效果还不错。
TAN 分类器是在朴素贝叶斯上做了点优化,不再强求特征之间完全独立,它引入了一种“树形结构”的方式,稍微麻烦点,但可以捕捉到特征间的依赖关系,分类准确率会更高一点。尤其数据稍微复杂时,TAN 更靠谱。
贝叶斯网络分类器就更高级了,整一个图形结构来表示特征间的依赖关系,灵活性蛮强,就是建图的时候稍微有点费劲,需要先做结构学习,再做参数学习。适合你要的数据比较复杂、噪声比较多的场景,比如医疗诊
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像iSQL*Plus这种 web 版工具,响应还不错,适合临时查数据或者跑个脚本,省得开 IDE。记得地址一般是http://localhost:5560/isqlplus,换端口的自己留心下服务配置。
另外,如果你懒得搞安装,可以看看“不安装 ORACLE 客户端,直接连接服务器上的 ORACLE”这个方式,真的蛮方
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