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分类是一种对离散型随机变量建模或预测的监督学习方法。
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分类是一种对离散型随机变量建模或预测的监督学习方法。
正确答案：正确
Tag：
学习方法
建模
变量
时间：2024-04-17 10:41:56
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聚类算法是要自己想办法把一批样本分开，分成多个类，保证每一个类中的样本之间是相似的，而不同类的样本之间是不同的。
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我们在家自学英语单词，只能自己看音节、听发音，自己找其中的规律，这就是无监督学习。
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在有监督学习中，我们会在训练数据集上建立模型，之后会把这个模型用于之前从未见过的数据中，这个过程称为模型的泛化。
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如果模型过于简单，连训练数据集的特点都不能完全考虑到的话，那么这样的模型在训练数据集和测试数据集的得分都会非常差，这个时候我们说模型出现了欠拟合。
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scikit（）learn是一个文档丰富且易于使用的库，它使用简单的方法简化了机器学习算法的应用。
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scikit（）learn还用于执行数据预处理、特征选择、模型评估等操作。
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线性回归的任务是找到一个从特征空间X到输出空间Y的最优的线性映射函数。
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根据商品房屋的所在城市、面积、地段和开发商等若干个特征数据进行预测房价，根据季度、维度、时间和地点等若干特征数据预测天气预报都属于回归问题。
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机器学习可以根据学习方式分为监督式学习和非监督式学习。
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监督式学习只需要有标记的训练样本去学习得到一个最优模型。
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非监督式学习就是从以往经验中去不断学习来获取知识，不需要大量已标记的确定标签。
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强化学习是通过反馈来自我进行“学习”，不需要大量已标记的确定标签。
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分类通过有标记样本训练出一个分类函数或分类模型，该模型能把训练样本以外的新样本映射到给定类别中的某一类中，属于有监督学习。
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回归是通过拟合有标记样本的分布得到一条直线或者超平面，从而对新样本进行预测，属于有监督学习。
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聚类是通过一定方法使得相似的样本划分为一个簇，不同簇的样本尽可能不相似，属于无监督学习。
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所有的聚类算法都属于有监督学习。
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特征工程是机器学习的关键步骤。
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特征工程是一个创造新特征的过程，利用数据领域的知识创建使机器学习算法达到最佳性能的特征。
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在对人的性别进行分类的模式分类问题中，特征提取与选择的好坏将直接决定分类器的性能。
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数据清洗主要是对原始数据进行规整化，目标是使得数据能够满足模型处理的数据格式。
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在实际场景中，我们获取的数据或多或少可能存在缺失的情况，这时我们需要对缺失数据进行相应处理。
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在完成数据清洗之后，我们需要进行特征预处理，包括归一化、标准化、中心化。