数据分析及应用:11数据科学:-3监督式机器学习-4聚类

Posted 学习之梯

tags:

篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了数据分析及应用:11数据科学:-3监督式机器学习-4聚类相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

它包含两个重要步骤:
先通过已有数据来训练;
然后对未知数据进行预测。


当要解决的问题符合以下三条,可以考虑运用机器学习:
要解决的问题中存在某种模式;
这种模式不容易直接被定义;
有足够的数据可以帮助我们找出该模式。

数据分析及应用:11数据科学:-3监督式机器学习-4聚类

监督式学习:有分类有答案,人类已经做好答案,根据答案训练

非监督式学习:无答案,机器通过学习自己总结规律


数据分析及应用:11数据科学:-3监督式机器学习-4聚类

特征是可帮助您预测标签的值;
标签是您要预测的值。


数据分析及应用:11数据科学:-3监督式机器学习-4聚类

数据分析及应用:11数据科学:-3监督式机器学习-4聚类


四类最合适根据结果,最好用 4 个聚类数目来描述数据

以上是关于数据分析及应用:11数据科学:-3监督式机器学习-4聚类的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

机器学习简介

机器学习算法汇总:人工神经网络深度学习及其它

聊聊机器学习中的无监督学习

机器学习中的标签数据和无标签数据

Python机器学习及实践——无监督学习经典模型(K-means)

三 机器学习中的有标签数据和无标签数据