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Bayes文献资料
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常用分类算法在脑梗死预测中的比较研究
目的:比较常用分类算法对脑梗死的分类预测能力.方法:将反映动脉弹性的6个脉搏波参数加年龄、性别一共8个指标作为每个样本的特征.把样本按3:1随机分为训练集和测试集两部分.分别利用人工神经网络(ANN)、贝叶斯(Bayes)、决策树(Decision Tree,DT)、K邻近法(k-NN)、支持向量机(SVM)算法构造分类器,使用各分类器对训练集样本进行学习以建立分类预测模型,再用测试集测试各个模型的分类准确度.结果:SVM分类器和DT分类器效果较好,准确率超过80%.结论:以反映血管弹性的脉搏波参数结合性别、年龄作为特征并使用SVM或者DT算法来构建分类预测模型,有一定实用价值.
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利用Bayes概率法进行肝脓肿患者定性诊断
Bayes概率法是根据在患某病的条件下,计算一个患者具有的多种症状和体征等出现的概率,依概率大小来进行判断的方法.