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搜索结果:
1-1
共查到
“
控制科学与技术 高斯核函数
”
相关记录1条 . 查询时间(0.102 秒)
基于
高斯核函数
的朴素贝叶斯分类器依赖扩展
朴素贝叶斯分类器
高斯核函数
贝叶斯网络
分类准确性
依赖扩展
2016/1/5
朴素贝叶斯分类器不能有效地利用属性之间的依赖信息, 而目前所进行的依赖扩展更强调效率, 使扩展后分类器的分类准确性还有待提高. 针对以上问题, 在使用具有平滑参数的
高斯核函数
估计属性密度的基础上, 结合分类器的分类准确性标准和属性父结点的贪婪选择, 进行朴素贝叶斯分类器的网络依赖扩展. 使用UCI 中的连续属性分类数据进行实验, 结果显示网络依赖扩展后的分类器具有良好的分类准确性.
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