贝叶斯分类器造句

树扩展型朴素贝叶斯（TAN）分类器放松了朴素贝叶斯的属***假设，是对朴素贝叶斯分类器的有效改进。

介绍了几种常用的分类方法的分类原理。包括贝叶斯分类器、决策树和人工神经网络。

本文采用贝叶斯分类器，提取问句主干以及包含疑问词的分支作为特征进行问题分类。

与两种基于免疫原理的文本分类方法和传统的贝叶斯分类器进行了比较研究。

为了解决该方法存在的训练数据集问题，本文改进了现有的贝叶斯分类算法，提出了利用未标记数据提高贝叶斯分类器*能的方法。

然后利用图模型来对子笔画和模糊区域进行建模，同时通过构造贝叶斯分类器来分析子笔画对的连续*，并通过路径搜索来得到子笔画序列；