贝叶斯分类造句

将聚类算法引入到朴素贝叶斯分类研究中，提出一种基于聚类的朴素贝叶斯分类算法(CNBC)。

它主要有两种分类方法：一种为朴素贝叶斯分类，另一种为贝叶斯信念网络分类。

在垃圾邮件分类和朴素贝叶斯算法研究的基础上，提出了基于用户知识的贝叶斯分类算法。

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。

基于效率考虑，利用朴素贝叶斯分类算法减小搜索空间。

朴素贝叶斯分类器是一种简单而高效的分类器，基于朴素贝叶斯技术的分类是当前数据挖掘领域的一个研究热点。

一种基于贝叶斯分类与机读词典的多义词排歧方法

对数据挖掘中的贝叶斯分类技术进行了讨论，重点分析了朴素贝叶斯分类技术的基本原理和工作过程。

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。

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。

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。

对朴素贝叶斯分类算法进行拓展，使其应用到多关系数据分类领域，并引入了用户指导的概念。

本文利用改进的K-均值算法对缺失数据进行处理，提高了朴素贝叶斯分类的精确度。

围绕着分类挖掘中的隐私保护问题展开研究，给出了一种基于数据处理和特征重构的朴素贝叶斯分类中的隐私保护方法。

朴素贝叶斯分类是一种简单而高效的分类模型，然而条件**假设在现实中很少出现，致使其*能有所下降。

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；

文中针对该算法这两个最主要的缺陷，提出增量学习概念，引入损失幅度参数，改进和完善朴素贝叶斯分类算法。