标签：针对 训练 strong 之间 编程 ima 分类算法 知识 朴素
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。
分类：找出描述并区分数据类或概念的模型，以便能够使用模型预测类标记未知的对象类。分类的目的是把数据项映射到给定的类别的某一个类中。
聚类：将本身没有类别的样本聚集成不同的组，把这组数据对象的集合叫簇。目的是使得属于同一个簇的样本之间应该彼此相似，而不同簇的样本应该足够不相似。
简述什么是监督学习与无监督学习。
监督学习：针对的是有标签的数据集，对具有概念标记的训练样本进行学习，以尽可能对训练样本集外的数据进行标记预测。
无监督学习：针对的是没有标签的数据集，对没有概念标记的训练样本进行学习，以发现训练样本集中的结构性知识。
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。
标签：针对 训练 strong 之间 编程 ima 分类算法 知识 朴素
原文地址：https://www.cnblogs.com/SpaldingWen/p/9982122.html
