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贝叶斯算法Bayesian algorithm代写
贝叶斯算法（Bayesian algorithm）是一种基于贝叶斯定理的分类技术，假设预测变量之间具有独立性。简单来说，朴素贝叶斯分类器假设类中某个特定特征的存在与任何其他特征的存在无关。朴素贝叶斯模型易于构建，特别适用于非常大的数据集。除了简单之外，朴素贝叶斯的性能甚至优于高度复杂的分类方法。
贝叶斯算法的优点在于：
- 预测测试数据集的类别既简单又快速，在多类预测中也表现良好
- 当独立性假设成立时，朴素贝叶斯分类器与逻辑回归等其他模型相比表现更好，并且需要的演练数据更少。
- 与数字变量相比，在分类输入变量的情况下，它的性能更好。
但贝叶斯算法同样具有局限性，如果分类变量有一个类别在训练数据集中没有观察到，那么模型将分配 0（零）概率并且将无法进行预测。另外，其依赖的独立预测变量假设在现实中很难做到。
蒙特卡洛算法Monte Carlo Algorithm代写
蒙特卡洛算法（Monte Carlo Algorithm）是一种随机算法，依赖于重复的随机采样来获得数值结果，输出可能存在一定（通常很小）的概率不正确。这种算法的两个例子是Karger-Stein 算法和最小反馈弧集的Monte Carlo 算法，基本概念是使用随机性来解决原则上可能是确定性的问题。
虽然确定性算法输出的答案总是被认为是正确的，但蒙特卡罗算法并非如此。对于决策问题，这些算法通常分为假偏向或真偏向。对于具有单边误差的蒙特卡罗算法，可以通过重复运行该算法来降低失败概率（并放大成功概率）。对于具有两侧误差的蒙特卡洛决策算法，可以通过运行算法k次并反馈形成的多数函数来再次降低失败概率。
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