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朴素贝叶斯分类器的误差估计
被引:8
作者
:
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
陈弋兰
[
1
]
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
王鸣
[
2
]
论文数:
引用数:
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机构:
孙书诚
[
2
]
机构
:
[1]
安徽建筑工业学院数理系
[2]
安徽工程科技学院安徽省电气传动与控制重点实验室
来源
:
安徽工程科技学院学报(自然科学版)
|
2008年
/ 23卷
/ 04期
关键词
:
朴素贝叶斯分类器;
误差估计;
错误率;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP391.41 [];
学科分类号
:
摘要
:
模式分类旨在依据识别对象特征的观察值将其归并至某个类别,贝叶斯分类决策可实现模式分类.给出一类遵从特征观察量独立性假设的贝叶斯分类器即朴素贝叶斯分类器设计,并给出朴素贝叶斯分类器的分类误差估计方法.理论分析与实验结果表明,朴素贝叶斯分类器设计方案可行,且其分类误差估计方法有效,可用于模式分类事务处理.
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页数:4
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一种新颖混合贝叶斯分类模型研究
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计算物理,
2003,
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:391
-398
[4]
模式识别.[M].边肇祺等编著;.清华大学出版社.2000,
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[1]
一种新颖混合贝叶斯分类模型研究
[J].
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李旭升
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-398
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