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。 分类就是按照某种标准给对象贴标签，再根据标签来区分归类。聚类是指事先没有“标签”而通过某种成团分析找出事物之间存在聚集性原因的过程。 区别是，分类是事先定义好类别 ，类别数不变 。分类需要由人工标注的分类训练语料训练得到 ...
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2018-11-19 12:31:13
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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 利用关于心脏情患者的临床数据集，建立朴素贝叶斯分类模型。 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：–心梗– ...
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2018-11-19 12:30:59
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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：找出描述并区分数据类或概念的模型，以便能够使用模型预测类标记未知的对象类。分类的目的是把数据项映射到给定的类别的某一个类中。 聚类：将本身没有类别的样本聚集成不同的组，把这组数据对象的集合叫簇。目的是使得属于同一个簇的样 ...
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2018-11-19 12:30:41
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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。 分类指监督学习，就是按照某种标准给对象贴标签，再根据标签来区分归类。 聚类是指事先没有“标签”而通过某种成团分析找出事物之间存在聚集性原因的过程。指无监督学习，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，这 ...
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2018-11-19 11:15:34
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1.简述分类与聚类的联系与区别。 分类技术是一种有指导的学习，即每个训练样本的数据对象已经有类标识，对数据进行判断。 聚类是一种无指导学习。也就是说，聚类是在预先不知道欲划分类的情况下，根据信息相似度原则进行信息聚类的一种方法。 简述什么是监督学习与无监督学习。 监督式学习，能够由训练资料中学到或建 ...
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2018-11-18 22:37:02
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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：给数据“贴标签”,提高认知效率,降低认知成本,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 #聚类：聚类是将数据对象的集合分成相似的对象类的过程。使得同一个簇（或类）中的对象之间具有较高的相似... ...
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2018-11-18 22:34:56
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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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