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。 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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2020-05-11 15:12:11
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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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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。 答：联系：聚类属于无监督学习，即模型训练过程中没有被目标标签监督。而分类属于监督学习，即其训练数据都标记了需要被预测的真实值。在很多情况下，聚类模型等价于分类模型的无监督形式。 区别：分类是事先定义好类别 ，类别数不变 。分类 ...
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2020-05-10 21:10:07
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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。 区别： 分类的目的是为确定一个点的类别，具体有哪些类别是已知的，常用算法是KNN，是一种有监督学习。 聚类的目的是将一系列点分为若干类，事先是没有类别的，常用算法是K-Means,是一种无监督学习。 联系： 两种的实现都包含这 ...
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2020-05-10 19:36:50
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"前言" "朴素子字符串查找算法" "KMP 算法的基本思想" "基于 DFA 的 KMP 实现" "基于 PMT 的 KMP 实现" "历史渊源 & DFA & PMT" "结语" "参考链接" 前言 KMP 算法在 LeetCode 刷题的过程中看见过好几次，这几天终于去学习了一下，然后，我就发 ...
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2020-05-10 16:49:07
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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。 简述什么是监督学习与无监督学习。 答： （1）分类与聚类： 分类简单来说，就是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 ...
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2020-05-09 23:35:55
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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。 答：① 联系：分类和聚类都包含一个过程：对于想要分析的目标点，都会在数据集中寻找离它最近的点，即二者都用到了NN（Nears Neighbor）算法。 ② 区别：分类是为了确定一个点的类别，具体有哪些类别是已知的，常用算法是K ...
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2020-05-09 19:21:48
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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。 联系：分类和聚类都是把每一条记录归应到对应的类别，对于想用分析的目标点，都会在数据集寻找离它最近的点，二个都用到了NN算法，结果是一样的。 区别：对于分类来说，在对数据集分类时，我们是知道这个数据集是有多少种类的，比如对一个学 ...
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2020-05-08 20:11:51
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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。 答：（1）联系：分类与聚类都是对对象的一种划分，两者都用到了NN算法。 区别：分类是为了确定一个点的类别，类别是已知的，常用算法是KNN算法。 聚类是为了将一系列点分成若干类，最初是没有类别的 ...
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2020-05-08 18:12:01
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