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郝宇晨
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- 所属机构:山西财经大学信息管理学院
- 所在地区:山西省 太原市
- 研究方向:自动化与计算机技术
- 贝叶斯网络分类器算法研究
- 2014年
- 贝叶斯网络在很多领域应用广泛，作为分类器更是一种有效的常用分类方法，但是它有着很大的空间及时间复杂度。本文对贝叶斯网算法进行了分析，对贝叶斯网络分类器进行了详细的探讨与深入的研究。
- 郝宇晨
- 关键词：贝叶斯网络判别式
- 贝叶斯网络分类器近似学习算法研究
- 贝叶斯网络在很多领域应用广泛，作为分类器更是一种有效的常用分类方法，没有任何结构限制的贝叶斯网络有着很高的复杂度，这使得它在应用中受到诸多限制。为了使贝叶斯网络分类器在面对较多属性及较大数据集时更有效率，并且可以得到更符...
- 郝宇晨
- 关键词：贝叶斯网络产生式判别式
- 文献传递
- 贝叶斯网络分类器近似学习算法被引量：3
- 2014年
- 贝叶斯网络在很多领域应用广泛,作为分类器更是一种有效的常用分类方法,它有着很高复杂度,这使得贝叶斯网络分类器在应用中受到诸多限制.通过对贝叶斯网络分类器算法的近似处理,可以有效减少计算量,并且得到令人满意的分类准确率.通过分析一种将判别式算法变为产生式算法的近似方法,介绍了这种算法的近似过程,并将其应用在了贝叶斯网分类算法中.接着对该算法进行分析,利用该算法的稳定性特点,提出Bagging-aCLL集成分类算法,它进一步提高了该近似算法的分类精度.最后通过实验确定了该算法在分类准确率上确有不错的表现.
- 郝宇晨
- 关键词：贝叶斯网络分类器产生式判别式
