11 2018 档案

摘要：1.使用朴素贝叶斯模型对iris数据集进行花分类 尝试使用3种不同类型的朴素贝叶斯： 高斯分布型 多项式型 伯努利型 2.使用sklearn.model_selection.cross_val_score()，对模型进行验证。 3. 垃圾邮件分类 数据准备： 用csv读取邮件数据，分解出邮件类别及邮 阅读全文

摘要：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– 阅读全文

摘要：运行结果： 贝叶斯算法： 理解贝叶斯定理： M桶：7红3黄 N桶：1红9黄 现在：拿出了一个红球 试问：这个红球是M、N桶拿出来的概率分别是多少？ 阅读全文