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张步良

作品数：2 被引量：13H指数：1
供职机构：重庆交通大学信息科学与工程学院更多>>
发文基金：重庆市科技攻关计划更多>>
相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 2篇自动化与计算...
  • 1篇理学

主题

  • 2篇朴素贝叶斯
  • 2篇加权
  • 2篇贝叶斯
  • 1篇偏最小二乘
  • 1篇偏最小二乘法
  • 1篇朴素贝叶斯分...
  • 1篇加权朴素贝叶...
  • 1篇贝叶斯分类

机构

  • 2篇重庆交通大学

作者

  • 2篇张步良

传媒

  • 1篇重庆理工大学...

年份

  • 2篇2012
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
基于分类概率加权的朴素贝叶斯分类方法被引量：13
2012年
提出一种基于概率的加权朴素贝叶斯分类算法。通过对每个属性做朴素贝叶斯分类,得到该属性分类正确的概率,把该概率作为相应的权重,分别加在条件属性上,得到加权后的朴素贝叶斯分类器。以weka自带的数据集和uci数据集进行分类测试,得到了较好的结果。
张步良
关键词：加权朴素贝叶斯
基于贝叶斯的神经元分类
朴素贝叶斯分类器(Na(I)ve Bayes)是一种简单高效的分类器,在很多情况下能够取得和一些复杂分类器相当的分类精度。但由于其所依赖的属性独立性假设在真实问题中往往并不成立,为此,围绕如何放松独立性假设,又能取得较好...
张步良
关键词：偏最小二乘法
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