#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。分类是事先定义好类别，类别数不变，分类也可以称作分类器，把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一类中。聚类是指根据“物以类聚”的原理，将本身没有类别的样本聚集成不同的组。#简述什么是监督学习与无监督学习。监督学习：是对具有概... ...
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2018-11-18 22:31:44
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1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。 （1）简述分类与聚类的联系与区别。 分类是根据规则进行的，你把这个规则建立起来後还可以运用到其他尚未分类的数据，同时还可以根据新的已有类别数据修正分类规则，不断提高其分类准确性 聚类是纯粹的根据已有数据进行系统把数据聚类，有可能聚类出来的没有实际意义，聚类 ...
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2018-11-18 22:28:22
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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：按照某种标准给对象贴标签，再根据标签来区分归类。 分类：相当于给数据贴标签，根据标签可以提高对数据认知的效率，降低认知成本。 聚类：是指事先没有“标签”而通过某种成因分析找出事物之间存在聚集性原因的过程。 区别：类别成因 ...
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2018-11-18 22:26:16
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1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。 （1）简述分类与聚类的联系与区别。 联系： ①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。 ②在分类中，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。 ③聚类需要解决的问题是将已给定的若干无标记的模式聚集起来 ...
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2018-11-18 20:06:21
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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？ 分类与聚类：是把某个对象划分到某个具体的已经定义的类别当中，而聚类是把一些对象按照具体特征组织到若干个类别里。 虽然都是把某个对象划分到某个类别中，但是分类的类别是已经预定义的，而聚类操作时，某个对象所属的类别 却不是预定义的 ...
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2018-11-18 10:20:10
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1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习 1）、简述分类与聚类的联系与区别。 分类——分类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分类。 聚类——聚类是事先不知道数据会分为几类，通过分析将数 ...
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2018-11-18 10:17:44
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贝叶斯定理（Bayes Theorem） 朴素贝叶斯分类（Naive Bayes Classifier） 贝叶斯分类算法（NB），是统计学的一种分类方法，它是利用贝叶斯定理的概率统计知识，对离散型数据进行分类的算法。 朴素贝叶斯的思想基础是这样的：对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出 ...
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2018-10-13 02:34:04
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朴素贝叶斯模型是机器学习常用的模型算法之一，其在文本分类方面简单易行，且取得不错的分类效果。所以很受欢迎，对于朴素贝叶斯的学习，本文首先介绍理论知识即朴素贝叶斯相关概念和公式推导，为了加深理解，采用一个维基百科上面性别分类例子进行形式化描述。然后通过编程实现朴素贝叶斯分类算法，并在屏蔽社区言论、垃圾... ...
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2018-09-04 10:30:46
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机器学习九大算法 朴素贝叶斯分类器 搞懂朴素贝叶斯分类算 贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。而朴素朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单，也是常见的一种分类方法。这篇文章我尽可能用直白的话语总结一下我们学习会上讲到的朴素贝叶斯分类算法，希望有利于他人理解。 ...
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2018-08-06 13:38:55
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一、朴素贝叶斯分类算法简述 1、贝叶斯公式和全概率公式 举一个概率论中的例子。设某工厂有甲、乙、丙三个车间生产同一种产品，已知各车间的产量分别占全厂产量的25%、35%、40%，而且各车间的次品率依次为5%、4%、2%。现问： (1)生产的产品是次品的概率是多少？ (2)如果是次品，该次品是甲工厂生 ...
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2018-05-31 23:03:40
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