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。
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 。分类器需要由人工标注的分类训练语料训练得到，属于有指导学习范畴。
聚类则没有事先预定的类别，类别数不确定。 聚类不需要人工标注和预先训练分类器，类别在聚类过程中自动生成 。
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，是在建立模型之前还没有目标分类，将特征相似的数据自动聚为一类的算法（KMeans聚类算法）
简述什么是监督学习与无监督学习。
答：监督学习：就是人们常说的分类，通过已有的训练样本（即已知数据以及其对应的输出）去训练得到一个最优模型（这个模型属于某个函数的集合，最优则表示在某个评价准则下是最佳的），再利用这个模型将所有的输入映射为相应的输出，对输出进行简单的判断从而实现分类的目的，也就具有了对未知数据进行分类的能力。
无监督学习：是另一种研究的比较多的学习方法，它与监督学习的不同之处，在于我们事先没有任何训练样本，而需要直接对数据进行建模。
有监督学习是在建立模型之前已经给出训练数据集，机器根据训练数据集训练出模型并对新数据进行预测。无监督学习是对未进行人工标注的数据进行分析，机器根据数据间的相似性自行分类。相似度高的数据会被聚为一类。
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：
–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？
上传手工演算过程。
3.使用朴素贝叶斯模型对iris数据集进行花分类。
尝试使用3种不同类型的朴素贝叶斯：
高斯分布型
多项式型
伯努利型
并使用sklearn.model_selection.cross_val_score()，对各模型进行交叉验证。
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
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
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
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
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
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
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
机器学习——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。联系：都是对数据进行划分的方法区别：分类就是“贴标签”，在事先已有的类中按这些类的性质来进行划分，要做的就是将每一条记录分别属... 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
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
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... 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
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)
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
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