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分类与监督学习,朴素贝叶斯分类算法

时间:2018-11-19 12:37:15      阅读:218      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:无监督学习   nbsp   编程   因子   模型   过程   目标   分类算法   联系   

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。

分类与监督学习,朴素贝叶斯分类算法

标签:无监督学习   nbsp   编程   因子   模型   过程   目标   分类算法   联系   

原文地址:https://www.cnblogs.com/LLABC/p/9982224.html

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