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搜索关键字:无监督学习    ( 418个结果
sklearn工具-python数据集操作API
一、python科学计算环境 Python库: pandas、numpy、scipy、Scikit-Image、Scikit-Learn、matplotlib 功能介绍 二、SKlearn算法库的顶层设计 SKlearn监督学习的各个模块 SKlearn无监督学习模块 SKlearn数据变换模块 S ...
分类:编程语言   时间:2020-06-11 21:42:17    阅读次数:97
分类与监督学习,朴素贝叶斯分类算法
老师:MissDu 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: 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算法。 区别:分类的目的是为了确定一个点的 ...
分类:编程语言   时间:2020-06-10 23:01:39    阅读次数:98
11分类与监督学习
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 ...
分类:其他好文   时间:2020-06-09 09:25:21    阅读次数:87
11.分类与监督学习,朴素贝叶斯分类算法
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:分类与聚类的联系:想要分析的目标点,都会在数据集中寻找离它最近的点。 分类与聚类的区别:分类是事先定义好类别 ,类别数不变 。分类器需要由人工标注的分类训练语料训练得到,属于有指导学习范畴。聚类则没有事先预定的类别,类别数不 ...
分类:编程语言   时间:2020-06-08 23:43:14    阅读次数:101
机器学习之聚类
在无监督学习中,训练样本的标记信息是未知的,目标是通过对无标记的训练样本的学习来揭示数据的内在性质和规律,如数据的聚类特征。聚类试图将数据集中的样本划分为若干个不相交的子集,每个子集称为一个簇。好的聚类结果呈现同一簇的样本尽可能彼此相似,不同簇的样本尽可能不同,换言之,即簇内相似度高且簇间相似度低。 ...
分类:其他好文   时间:2020-06-04 01:48:44    阅读次数:118
一、【python】机器学习基础
专有名词 机器学习 (machine learning) 预测分析 (predictive analytics) 统计学习 (statistical learning) 监督学习 (supervised learning) 无监督学习 (unsupervised learning) 样本 (samp ...
分类:编程语言   时间:2020-05-30 21:59:46    阅读次数:75
聚类分析
一、相关背景 有监督学习 给定训练集(x1,y1)(x2,y2) ....(xn,yn)找出他们之间的关系 即:学习一个函数 无监督学习 给定训练集:(x1,2,...xn) 学习一个训练集的划分 二、聚类的应用场合 Image segmentaion Data compression cluste ...
分类:其他好文   时间:2020-05-27 20:32:17    阅读次数:99
三 机器学习中的有标签数据和无标签数据
监督学习的数据就是有标签数据,无监督学习的数据就是无标签数据。 有标签的数据应该就是采用有监督学习方式,像线性分类器,神经网络等;无标签的数据采用非监督学习方式,比如聚类等方法。 半监督式学习问题介于监督式和非监督式学习之间。这里有一个好例子如:照片分类,但是只有部分照片带有标签(如,狗、猫和人), ...
分类:其他好文   时间:2020-05-21 09:38:17    阅读次数:275
11.分类与监督学习,朴素贝叶斯分类算法
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。 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;而对于聚类来说,在对数据集操作时,我们是不知道该数据集包含多少类,我们要做的,是将数据集中相似的数据归纳在一起。他们都是对数 ...
分类:编程语言   时间:2020-05-13 20:34:52    阅读次数:65
11.分类与监督学习,朴素贝叶斯分类算法
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 ...
分类:编程语言   时间:2020-05-13 20:32:49    阅读次数:79
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