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。 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。 简述什么是监督学习与无监督学习。 监督学 ...
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2020-05-12 16:40:08
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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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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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