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| 基于朴素Bayes组合的简易集成分类器 | |
| 作者姓名： | 宋丛威 |
| 作者单位： | 浙江工业大学之江学院理学院,绍兴312030 |
| 基金项目： | 浙江省自然科学基金(LQ19F050004) |
| 摘 要： | 朴素Bayes分类器是一种简单有效的机器学习工具.本文用朴素Bayes分类器的原理推导出"朴素Bayes组合"公式,并构造相应的分类器.经过测试,该分类器有较好的分类性能和实用性,克服了朴素Bayes分类器精确度差的缺点,并且比其他分类器更加快速而不会显著丧失精确度. |
| 关 键 词： | 朴素Bayes分类器 朴素Bayes组合 集成学习 条件独立性 |
| 收稿时间： | 2020-06-11 |
| 修稿时间： | 2020-07-15 |
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