10.3969/j.issn.1000-582X.2000.05.013
信度网分类器
分类问题是人工智能中机器学习研究的一个重要问题,它在模式识别、故障诊断以及数据挖掘等领域有着广泛的应用.利用信度网可以构造出分类性能更好的分类器.文章着重探讨了Naive Bayes分类器,增强的Naive Bayes分类器和通用信度网分类器的构造方法, 并分析比较了这三类分类器的优缺点.
分类器、信度网、机器学习
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TP181(自动化基础理论)
国家自然科学基金69883009;教育部跨世纪优秀人才培养计划
2004-01-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
49-52,77