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朴素贝叶斯分类器具有很高的学习和分类效率,但不能充分利用属性变量之间的依赖信息。贝叶斯网络分类器具有很强的分类能力,但分类器学习比较复杂。本文建立广义朴素贝叶斯分类器,它具有灵活的分类能力选择方式、效率选择方式及学习方式,能够弥补朴素贝叶斯分类器和贝叶斯网络分类器的不足,并继承它们的优点。
广义朴素贝叶斯分类器
【摘 要】
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朴素贝叶斯分类器具有很高的学习和分类效率,但不能充分利用属性变量之间的依赖信息。贝叶斯网络分类器具有很强的分类能力,但分类器学习比较复杂。本文建立广义朴素贝叶斯分类器,它具有灵活的分类能力选择方式、效率选择方式及学习方式,能够弥补朴素贝叶斯分类器和贝叶斯网络分类器的不足,并继承它们的优点。
【机 构】
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上海立信会计学院信息科学系,上海立信会计学院中国立信风险管理研究院
【出 处】
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计算机应用与软件
【发表日期】
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2007年11期
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