分类与监督学习，朴素贝叶斯分类算法(代码片段)

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。

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。

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。

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。

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。

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。

sklearn内置

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
iris = load_iris()
print(iris.data)

print(iris.data[95])

# 建立模型
gnb = GaussianNB()

# 训练
gnb.fit(iris.data,iris.target)

# 预测
print(‘贝叶斯结果:‘,gnb.predict([iris.data[95]]))
print(‘贝叶斯结果:‘,gnb.predict(iris.data))


# KMeans 聚类
from sklearn.cluster import KMeans

# 配置，构建
est = KMeans(n_clusters = 4)

# 计算
est.fit(iris.data)

# 聚类结果
print(‘KMeans聚类:‘,est.labels_)

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

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。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。分类：是根据文本的特征或属性，划分到已有的类别中。也就... 查看详情

10.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。　　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... 查看详情

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：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... 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：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... 查看详情

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。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（NearsNeighbor）算法。　　②... 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。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... 查看详情

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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。     &nbs... 查看详情

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，... 查看详情

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。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，... 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.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... 查看详情

朴素贝叶斯(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(代码片段)

fromsklearn.datasetsimportload_irisiris=load_iris()print(iris)def_init_(self): self._x=self.y=None self._data=self.func=None self._n_possibilities=None self._lableled_x=self.lable_zip=None self._cat_c 查看详情

第十次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。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... 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。（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... 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。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

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... 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。 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