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。
分类——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。
聚类——聚类是事先不知道数据会分为几类,通过分析将数据或者说用户的共同特点聚合成几个群体,聚类不需要对数据进行训练和学习。
2)、简述什么是监督学习与无监督学习。
简单来说:是否有监督,就看输入数据是否有标签。输入的数据有标签,则为有监督学习,没标签则为无监督学习。
监督学习——监督学习就好比你已经知道了一些问题以及它们的答案,你只需学习这些已知答案的问题,从而用这些经验去得出新问题的答案;
无监督学习——无监督学习则好比你不知道问题的答案,而是根据自己的知识去解答题目,找出题目的共同点,并对这些题目进行归类。
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