分类与监督学习,朴素贝叶斯分类算法
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了分类与监督学习,朴素贝叶斯分类算法相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
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?
上传演算过程。
3.编程实现朴素贝叶斯分类算法
利用训练数据集,建立分类模型。
输入待分类项,输出分类结果。
可以心脏情患者的临床数据为例,但要对数据预处理。
以上是关于分类与监督学习,朴素贝叶斯分类算法的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章