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一种新的正态分布实例的贝叶斯分类算法
被引量：
8
1
作者
黄捷
彭宏
林嘉宜
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2001年第12期46-48,共3页
用正态分布密度函数逼近条件概率的方法 ,构造出一种新的贝叶斯算法 ,对服从正态分布的实例进行分类 .大量算例验证了该算法的分类有效性 。
关键词
分类器
贝叶斯概率
正态分布
极大似然估计
数据挖掘
贝叶斯分类法
在线阅读
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职称材料
题名
一种新的正态分布实例的贝叶斯分类算法
被引量：
8
1
作者
黄捷
彭宏
林嘉宜
机构
华南理工大学计算机系
出处
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2001年第12期46-48,共3页
基金
广东省自然科学基金资助项目 (990 5 82 )
文摘
用正态分布密度函数逼近条件概率的方法 ,构造出一种新的贝叶斯算法 ,对服从正态分布的实例进行分类 .大量算例验证了该算法的分类有效性 。
关键词
分类器
贝叶斯概率
正态分布
极大似然估计
数据挖掘
贝叶斯分类法
Keywords
classifier
Bayesian probability
normal distribution
maximum likelihood.
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
一种新的正态分布实例的贝叶斯分类算法
黄捷
彭宏
林嘉宜
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2001
8
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