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研究了贝叶斯分类器家族中具有代表性的分类器,即朴素(naive)贝叶斯分类器、贝叶斯网络分类器和TAN(treeaugmentednaiveBayesian)分类器;发现属性变量之间的依赖相对于属性变量与类变量之间的依赖是可以忽略的,因此在所有树形分类器中TAN分类器是最优的.
基于贝叶斯网络的分类器研究
【摘 要】
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研究了贝叶斯分类器家族中具有代表性的分类器,即朴素(naive)贝叶斯分类器、贝叶斯网络分类器和TAN(treeaugmentednaiveBayesian)分类器;发现属性变量之间的依赖相对于属性变
【机 构】
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东北师范大学计算机科学系,吉林大学计算机科学与技术学院
【出 处】
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东北师大学报(自然科学版)
【发表日期】
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2003年02期
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