【内容简介】系统详解分类器性能指标，什么是准确率-Accuracy、精确率-Precision、召回率-Recall、F1值、ROC曲线、AUC曲线、误差-Error、偏差-Bias、方差-Variance及Bias-VarianceTradeoff在任何领域，评估（Evaluation）都是一项很重要的工作。在MachineLearning领域，定义了许多概念并有很多手段进行评估工作1混淆矩阵-
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2020-11-30 15:15:08
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分类：根据文本的特征或属性，划分到已有的类别中。也就是说，这些类别是已知的，通过对已知分类的数据进行训练和学习，找到这些不同类的特征，再对未分类的数据进行分类。 聚类：不知道数据会分为几类，通过聚类分析将数据或者说用户聚合成几个群体。聚类不需要对数据进行训练和学习。 分类属于监督学习，聚类属于无监督 ...
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2020-06-29 13:36:46
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P1P2 MATLAB教程 P3: > 分类模型> 优化模型> 评价模型> 预测模型 分类模型 1.聚类分析 1.1 k-means聚类法 1.2系统聚类法 1.3模糊聚类 2.判别分析 2.1距离判别 2.2Fisher判别 2.3Bayes判别 2.4逐步判别 3.逻辑回归 4机器学习分类 4. ...
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2020-06-11 22:01:33
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1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。 简述分类与聚类的联系与区别。 简述什么是监督学习与无监督学习。 2.朴素贝叶斯分类算法 实例 利用关于心脏病患者的临床历史数据集，建立朴素贝叶斯心脏病分类模型。 有六个分类变量(分类因子)：性别，年龄、KILLP评分、饮酒、吸烟、住院天数 目标分类变量疾病 ...
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2020-05-13 18:36:51
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1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。 简述分类与聚类的联系与区别。 简述什么是监督学习与无监督学习。 分类是为了确定点的类别，具体有哪些类别是已知的，是监督学习。 聚类是把点成若干类，事先是没有类别的，是一种无监督学习。 监督学习：从正确的例子中学习 无监督学习：缺乏足够的先验知识 2.朴素贝 ...
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2020-05-13 11:47:11
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1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。 简述分类与聚类的联系与区别。 简述什么是监督学习与无监督学习。 分类与聚类的区别：是否有已知分类的条件。分类没有，聚类有。 监督学习：已知某些类别的情况下，即具有事先标记的数据，通过特征分析来学习的一类算法。 无监督学习：不具有事先标签的数据，缺乏先验知识 ...
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2020-05-13 00:25:07
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1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。 简述分类与聚类的联系与区别。 联系：都是对数据进行划分的方法 区别：分类就是“贴标签”，在事先已有的类中按这些类的性质来进行划分，要做的就是将每一条记录分别属于哪一类标记出来，常用算法KNN，是一种有监督学习； 聚类是在事先没有类，没有训练条件的情况下，根 ...
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2020-05-12 20:35:39
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1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。 简述分类与聚类的联系与区别。 简述什么是监督学习与无监督学习。 简述分类与聚类的联系与区别： 聚类分析是研究如何在没有训练的条件下把样本划分为若干类。 在分类中，已知存在哪些类，即对于目标数据库中存在哪些类是知道的，要做的就是将每一条记录分别属于哪一类标记 ...
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2020-05-11 18:51:44
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1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。 简述分类与聚类的联系与区别。 简述什么是监督学习与无监督学习。 分类：根据一些给定的已知类别标号的样本，训练某种学习机器（即得到某种目标函数），使它能够对未知类别的样本进行分类。 聚类：聚类的时候，我们并不关心某一类是什么，我们需要实现的目标只是把相似的东 ...
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2020-05-11 15:47:05
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1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。 简述分类与聚类的联系与区别。 简述什么是监督学习与无监督学习。 分类的目的是 为了确定一个点的类别，具体有哪些类别是已知的，而聚类的目的是将一系列的点分成若干类，事先是没有类别的。 他们的联系：两者都是要从数据集中寻找到离目标点最近的点（数据）。 监督学习 ...
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2020-05-11 00:57:58
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