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1、中山大學(xué)碩士學(xué)位論文面向不確定性數(shù)據(jù)的貝葉斯分類(lèi)方法研究姓名:陳顯露申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別:碩士專(zhuān)業(yè):計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)指導(dǎo)教師:任江濤20100602面向不確定性數(shù)據(jù)的貝葉斯分類(lèi)算法研究摘要計(jì)算類(lèi)條件概率;當(dāng)不能通過(guò)公式推導(dǎo)把類(lèi)條件概率估計(jì)公式中的雙重積分符號(hào)去掉,我們使用基于采樣的算法來(lái)計(jì)算核密度估計(jì)公式里雙重積分的值。從對(duì)UCI上的大量數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)表明,在樸素貝葉斯分類(lèi)器框架下,充分利用不確定性數(shù)據(jù)的概率分布信息的基于雙重積分求期望的算法,分類(lèi)精度
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