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：① 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（Nears Neighbor）算法。 ② 区别：分类是为了确定一个点的类别，具体有哪些类别是已知的，常用算法是K ...
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2020-05-09 19:21:48
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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：分类和聚类都是把每一条记录归应到对应的类别，对于想用分析的目标点，都会在数据集寻找离它最近的点，二个都用到了NN算法，结果是一样的。 区别：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，比如对一个学 ...
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2020-05-08 20:11:51
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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）联系：分类与聚类都是对对象的一种划分，两者都用到了NN算法。 区别：分类是为了确定一个点的类别，类别是已知的，常用算法是KNN算法。 聚类是为了将一系列点分成若干类，最初是没有类别的 ...
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2020-05-08 18:12:01
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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。 分类就是按照数据的属性给对象贴上标签，再根据标签来分类，属于无监督学习，聚类就是指事先定义好类别，然后通过某种度量（比如距离）将他们分类。 简述什么是监督学习与无监督学习。 监督学习 利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使 ...
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2020-05-07 22:34:35
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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：目的是为了确定一个点的类别，具体哪些类别是已知的，常用的算法是KNN，是一种有监督学习。 聚类：是将一系列点分成若干类，事先没有类别的常用K-means算法，是一种无监督学习。 简述什么是监督学习与无监督学习。 监督学习 ...
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2020-05-07 18:15:01
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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。 分类与聚类都是分开几类，分类是根据历史经验，已知类别，监督学习，聚类是自己分析现有数据，无监督学习 监督学习利用历史数据分类，把已有数据代入。无监督学习是没有样本，将已有数据分类 2.朴素贝叶 ...
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2020-05-07 13:26:39
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数据挖掘 贝叶斯分类 [toc] 1. 贝叶斯分类器概述 1.1 贝叶斯分类器简介 1.1.1 什么是贝叶斯分类器？ 贝叶斯分类器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器 1.1.2 朴素贝叶斯分类器 朴素贝叶斯分类器是贝叶斯分类器中最简单，也是最常见的一种分类方法。 ...
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2020-03-30 19:28:36
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在之前的文章当中，我们介绍过了简单的朴素贝叶斯分类模型，介绍过最小二乘法，所以这期文章我们顺水推舟，来讲讲 线性回归 模型。 线性回归的本质其实是一种 统计学 当中的回归分析方法，考察的是 自变量和因变量之间的线性关联 。后来也许是建模的过程和模型训练的方式和机器学习的理念比较接近，所以近年来，这个 ...
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2020-02-05 10:16:34
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优点Naive Bayes classifiers tend to perform especially well in one of the following situations: When the naive assumptions actually match the data (very ...
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2020-02-03 09:22:01
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1 from sklearn.datasets import load_diabetes 2 X,y=load_diabetes().data,load_diabetes().target 3 X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,ra ...
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2020-02-03 09:17:20
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