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摘要。本文对机器学习算法在心脏病的早期发现中的应用进行了全面综述。心脏病仍然是全球领先的健康问题，需要有效而准确的诊断方法。机器学习已成为一种有希望的方法，它提供了提高诊断准确性并减少评估所需时间的潜力。本综述首先阐明了机器学习的基本原理，并简要说明了心脏病检测中使用的最普遍的算法。随后，它研究了为心脏病诊断利用机器学习技术的值得注意的研究工作。还提供了这些研究的详细表格比较，突出了各种算法和方法的优势和缺点。这项调查强调了在利用机器学习以进行早期心脏病检测方面取得的显着步伐，并强调了持续进行进一步研究以增强其临床适用性和功效的需求。关键字：机器学习，分类技术，监督学习，幼稚的贝叶斯，支持向量机，心脏病，决策树，K-最近的邻居，随机森林
心脏病检测的机器学习方法
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