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