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。 分类就是按照数据的属性给对象贴上标签，再根据标签来分类，属于无监督学习，聚类就是指事先定义好类别，然后通过某种度量（比如距离）将他们分类。 简述什么是监督学习与无监督学习。 监督学习 利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使 ...
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2020-05-07 22:34:35
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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。 分类：目的是为了确定一个点的类别，具体哪些类别是已知的，常用的算法是KNN，是一种有监督学习。 聚类：是将一系列点分成若干类，事先没有类别的常用K-means算法，是一种无监督学习。 简述什么是监督学习与无监督学习。 监督学习 ...
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2020-05-07 18:15:01
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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。 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出来。 简述什么是监督学习与无监督学习。 监督学习：根据已有的数 ...
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2020-05-07 17:03:48
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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。 分类与聚类都是分开几类，分类是根据历史经验，已知类别，监督学习，聚类是自己分析现有数据，无监督学习 监督学习利用历史数据分类，把已有数据代入。无监督学习是没有样本，将已有数据分类 2.朴素贝叶 ...
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2020-05-07 13:26:39
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要进行机器学习，先要有数据记录这组记录的集合称为一个"数据集“ 每条记录是关于一个事件或对象的描述 称为"示例" (instance) 或"样本" (samp1e). (色泽=浅自;根蒂t硬挺;敲声=清脆) 反映事件或对象在某方面的表现或性质的事项（例如"色泽""根蒂" "敲声"） 称为 属性 或" ...
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2020-05-07 10:42:10
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概览 基于模糊集二值分割 对比ostu等其他方法 模糊集图像聚类 FCM 对比KMeans聚类 结合模糊集图像分割的 总结 摘要 模糊集理论,也称为模糊集合论,或简单地称为模糊集,1965年美国学者扎德在数学上创立了一种描述模糊现象的方法—模糊集合论。这种方法把待考察的对象及反映它的模糊概念作为一定 ...
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2020-05-04 17:03:09
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一、用自己的话描述出其本身的含义： 1、特征选择 2、PCA 答：特征选择：选择部分特征当做机器学习的相关数据。 PCA：PCA是一种分析，简化数据集的技术。，是数据维数压缩，尽可能尽可能降低原数据的维数（复杂度），损失少量信息，可以消减回归分析或聚类分析中特征的数量。 二、并用自己的话阐述出两者的 ...
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2020-04-27 19:06:50
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1 类别及其成员- 谈封装（encapsulation） 模块始终是是一个很重要的概念，硬件如此，软件也是如此。物以类聚，类型因为其属性、行为的相同与不同。 让我们把世界看成是一个由对象（object）所组成的大环境。对象是什么？白一点说，「东西」是也！任何实际的物体你都可以说它是对象。为了描述对象 ...
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2020-04-27 17:19:34
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1.机器学习的主要分类 （1）监督学习（Supervised learning） ? 训练数据有目标向量（标签） ? 分类、回归 … （2）非监督学习（Unsupervised learning） ? 训练数据没有目标向量（标签） ? 聚类、密度估计、可视化 … （3）强化学习（Reinforcem ...
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2020-04-26 11:07:02
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封装（对类中的属性） 程序追求： 高内聚：类的内部数据操作细节自己完成，不允许外部使用干涉 低耦合：仅仅暴露少量方法给外部使用 封装： 1.属性私有（private） 2.public get/set方法，对属性进行操作 意义： 1.提高程序安全性，保护数据（private） 2 能对属性赋值进行相 ...
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2020-04-24 01:45:18
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