11.分类与监督学习，朴素贝叶斯分类算法

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。

分类与聚类的区别：是否有已知分类的条件。分类没有，聚类有。

监督学习：已知某些类别的情况下，即具有事先标记的数据，通过特征分析来学习的一类算法。

无监督学习：不具有事先标签的数据，缺乏先验知识进行，在未被标记数据中发现一定规律进行的一类算法。

2.朴素贝叶斯分类算法 实例

利用关于心脏病患者的临床历史数据集，建立朴素贝叶斯心脏病分类模型。

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？

上传手工演算过程。

11.分类与监督学习，朴素贝叶斯分类算法

原文：https://www.cnblogs.com/xwc520/p/12883570.html