机器学习/深度学习是一个广阔的研究领域，说来并不年轻，但又朝气蓬勃，似乎每天都在涌现大量的新方法和新技术。一般来说，传统的机器学习可以分为三个基本学习范式，即监督学习、无监督学习以及强化学习。在每个范式中都包含一种学习方式和理念，它为拓展当前机器学习的能力

本文转自雷锋网，如需转载请至雷锋网官网申请授权。深度学习是一个很大的领域，其核心是一个神经网络的算法，神经网络的尺寸由数百万甚至数十亿个不断改变的参数决定。似乎每隔几天就有大量的新方法提出。然而，一般来说，现在的深度学习算法可以分为三个基础的学习范式。每一

SVM 是机器学习领域的经典算法之一。给定一组训练实例，每个训练实例被标记为属于两个类别中的一个或另一个，SVM 训练算法创建一个将新的实例分配给两个类别之一的模型，使其成为非概率二元线性分类器。SVM 模型将实例表示为空间中的点，这样映射就使得单独类别的

本节概述机器学习及其三个分类。首先，与机器学习相关的术语有人工智能、机器学习、强化学习、深度学习等，这里对这些术语进行简单的整理。AI意味着人工智能，其定义因研究人员而异。实现AI的方法之一是机器学习。机器学习可以简单地描述为“向系统提供数据并通过数据自动

本节概述机器学习及其三个分类。首先，与机器学习相关的术语有人工智能、机器学习、强化学习、深度学习等，这里对这些术语进行简单的整理。AI意味着人工智能，其定义因研究人员而异。从广义上讲，它指“像人类一样具有智能的系统和配备这种系统的机器人”。实现AI的方法之

自监督表征学习发展迅速，但也存在诸多问题。近日，香港中文大学多媒体实验室和南洋理工大学的研究者开源了一套统一的自监督学习代码库 OpenSelfSup。近几个月来自监督表征学习领域获得了显著突破，特别是随着 Rotation Prediction、Deep

简述分类与聚类的联系与区别。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。

简述分类与聚类的联系与区别。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。最可能是哪个疾病？上传手工演算过程。分类和聚类都有相似点，他们都想在数据集中寻找离目标点最近的d点。无监督学习是没有先验数据，在没有被标记的数据中发现规律。

简述分类与聚类的联系与区别。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。

简述分类与聚类的联系与区别。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。最可能是哪个疾病？上传手工演算过程。

简述分类与聚类的联系与区别。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。上传手工演算过程。

简述分类与聚类的联系与区别。在分类中，已知存在哪些类，即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。根据这种已知的关系，训练得到一个最优的模型。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。

简述分类与聚类的联系与区别。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。最可能是哪个疾病？上传手工演算过程。

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，事先是没有类别的。样本数据类别未知，需要根据样本间的相似性对样本集进行分类，试图使类内差距最小化，类间差距最大化。利用关于心脏病患者的临床历史数据集，建立朴素

简述分类与聚类的联系与区别。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。两种的实现都包含这样一个过程：对于想要分析的目标点，都会在数据集中寻找离他最近的点，即两者都用到了NN算法。利用关于心脏病患者的临床历史

简述分类与聚类的联系与区别。　　　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。聚类不需要对数据进行训练和学习。有监督学习即人工给定一组数据，每个数据的属性值也给出，对于数据集中的每个样本，我们想要算法预 测并给出正确答案：回归问题，分类问题

　　　　　　 聚类是将一系列点分成若干类，事先是没有类别的，常用算法是K-Means算法，是一种无监督学习。　　② 无监督学习：缺乏足够的先验知识；在数据中发现一些规律；任务是聚类和降维。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。

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，然后通过某种度量将他们分类。利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。利用关于

简述分类与聚类的联系与区别。　　无监督学习：缺乏足够的先验知识，输入x在没有标记的数据中发现一些规律。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。

简述分类与聚类的联系与区别。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。最可能是哪个疾病？上传手工演算过程。