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。 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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2020-05-12 20:34:42
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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。 联系：分类与聚类都是在数据集中寻找离自己最近的点 区别：分类是一种有监督学习，目的是为了确定点的类别，而类别是已知的；聚类是一种无监督学习，目的是将点分为成若干个类，事先是没有类别的。 监督学习： ...
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2020-05-12 16:44:05
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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。 答： （1）分类和聚类： 联系： 分类和聚类都是把每一条记录归应到相应的类别里，都包含这一过程，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，二者都用到了NN算法。 区别： 1）分类 ...
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2020-05-11 19:11:58
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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。 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。 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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