关键词：
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本之间应该彼此相似，而不同簇的样本应该足够不相似。
简述什么是监督学习与无监督学习。
监督学习：针对的是有标签的数据集，对具有概念标记的训练样本进行学习，以尽可能对训练样本集外的数据进行标记预测。
无监督学习：针对的是没有标签的数据集，对没有概念标记的训练样本进行学习，以发现训练样本集中的结构性知识。
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–不稳定性心绞痛
新的实例：–(性别=‘男’，年龄<70, KILLP=‘I‘，饮酒=‘是’，吸烟≈‘是”，住院天数<7)
最可能是哪个疾病？
上传演算过程。
3.编程实现朴素贝叶斯分类算法
利用训练数据集，建立分类模型。
输入待分类项，输出分类结果。
可以心脏情患者的临床数据为例，但要对数据预处理。
11.分类与监督学习，朴素贝叶斯分类算法
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。 分类是为了确定点的类别，具体有哪些类别是已知的，是监督学习。聚类是把点成若干类，事先是没有类别的... 查看详情
11.分类与监督学习，朴素贝叶斯分类算法
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... 查看详情
11.分类与监督学习，朴素贝叶斯分类算法
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... 查看详情
11.分类与监督学习，朴素贝叶斯分类算法
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分类与监督学习，朴素贝叶斯分类算法(代码片段)
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... 查看详情
分类与监督学习，朴素贝叶斯分类算法
1、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：分类是一种有监督的算法，是在已经有目标分类的情况下对数据进行类别判断（朴素贝叶斯算法）。而聚类是一种无监督算法，是在建立模型... 查看详情
机器学习11-分类与监督学习，朴素贝叶斯分类算法(代码片段)
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... 查看详情
分类与监督学习，朴素贝叶斯分类算法
一、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 聚类：不知道答案的前提下，按照一定的相似性聚集元素。 分类：在有一定标准下，知道答案地进行元素分组。 监督学习：... 查看详情
11.分类与监督学习，朴素贝叶斯分类算法
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... 查看详情
分类与监督学习，朴素贝叶斯分类算法
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... 查看详情
分类与监督学习，朴素贝叶斯分类算法
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... 查看详情
分类与监督学习，朴素贝叶斯分类算法
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... 查看详情
11.分类与监督学习，朴素贝叶斯分类算法
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... 查看详情
11.分类与监督学习，朴素贝叶斯分类算法
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）分类与聚类： 分类简单来说，就是根据文本的特征或属性，划分到已有的类别中。也就是说... 查看详情
分类与监督学习，朴素贝叶斯分类算法
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... 查看详情
分类与监督学习，朴素贝叶斯分类算法
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... 查看详情
11.分类与监督学习，朴素贝叶斯分类算法
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。 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；而对于聚类来说，在对数据集操... 查看详情
分类与监督学习，朴素贝叶斯分类算法(代码片段)
#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... 查看详情