离散型

我对朴素贝叶斯算法有些疑惑，特别是在处理连续型变量时的处理方式。据我所知，朴素贝叶斯算法依据样本数据中变量之间的相互独立性假设，从而对于每个变量都估计一个单独的概率分布。但是当自变量不再是离散型变量，如何处理连续型变量呢？是直接将其离散化，还是采用概率密度函数的...

我正在尝试使用朴素贝叶斯算法来处理一些数据，但是我的数据中存在一些缺失值，并且部分数据是连续型变量。我知道朴素贝叶斯算法要求离散型变量，所以我想知道如何将这些连续型变量转化为离散型变量以处理缺失值。我该如何处理这些数据以确保朴素贝叶斯算法的准确性？请问有哪位专家...

我对k近邻算法并不是很了解，但您的问题让我想到了如何处理混合数据的问题。假设有一组数据包含了连续型变量和离散型变量的混合数据，k近邻算法会首先计算这些数据之间的距离用于分类和回归。对于连续型变量，常用欧氏距离或曼哈顿距离，对于离散型变量，可以采用Hamming距离或编辑距...

在决策树算法中，如何判断节点的属性是离散型还是连续型？我在使用决策树算法时，遇到了这样一个问题。我想知道在决策树算法中如何判断节点的属性是离散型还是连续型，以便能够更准确地处理数据，为问题的解决提供更好的依据。如果有哪位专家或有经验的同学了解这方面的知识，希望能...

我在进行回归问题时想要使用朴素贝叶斯算法，但面对一些连续型变量时遇到了困难。我知道朴素贝叶斯在处理离散型变量时效果很好，但是在连续型变量上不是很清楚该如何处理。我的数据集中有一些数值型变量，比如说年龄、身高等等，想请教各位专家，朴素贝叶斯在回归问题上如何处理这些...

我正在尝试使用K-均值算法处理一组数据，其中包含离散型数据。然而，我发现在传统的K-均值算法中，距离度量的方式无法处理这种数据类型。我想知道是否有特定的方法可以处理离散型数据，例如通常使用众数（mode）或比率（ratio）进行距离度量。是否有哪位专家能提供一些指导或资料来帮...

我想了解关于k近邻算法的问题。我在使用该算法时遇到了问题，在处理离散型数据时不知道应该用哪种方法进行处理。我想知道k近邻算法处理离散型数据的具体方法是什么？是否需要对数据进行预处理或转换？我希望有经验的老师或专家能够分享一些实用的技巧和经验，以帮助我更好地理解和应...

我正在研究K-均值算法在处理离散型数据时的问题。我发现，在K-均值算法中，所有的数据都是数值型的，并且假设它们是连续的。但是对于实际数据，例如某些属性值，它们是一些离散的取值，而不是连续的，这就让K-均值算法的处理能力受到了限制。我想请问，有哪些方法或者技巧可以用来改...

请问加性模型中的线性回归模型是什么意思？我了解到，加性模型是一种对非线性数据进行分析的统计方法。而在加性模型中，线性回归模型就是其中的一种模型，它使用线性方程对每个自变量进行建模，并使用加和方式将它们组合起来。这种模型可以对连续型、离散型的自变量进行分析，适用于...