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面向多层次知识表达的贝叶斯分类模型研究
1
作者
王利民
李雄飞
徐沛娟
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2009年第3期119-122,共4页
提出多模式贝叶斯分类算法,由变量值之间的条件独立和条件相关性推断因果关系,根据每个完整随机样本而非整个样本空间构造子模式。结合局部计算近似推理进行概率密度和条件概率分布估计,在此基础上采用后离散化策略自动确定连续变量边...
提出多模式贝叶斯分类算法,由变量值之间的条件独立和条件相关性推断因果关系,根据每个完整随机样本而非整个样本空间构造子模式。结合局部计算近似推理进行概率密度和条件概率分布估计,在此基础上采用后离散化策略自动确定连续变量边界。在UCI机器学习数据集上的实验结果证明了该算法的合理性和有效性。
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关键词
贝叶斯网络
多模式
后离散化策略
局部计算
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职称材料
题名
面向多层次知识表达的贝叶斯分类模型研究
1
作者
王利民
李雄飞
徐沛娟
机构
吉林大学计算机科学与技术学院
吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2009年第3期119-122,共4页
基金
国家自然科学基金(60275026)资助
文摘
提出多模式贝叶斯分类算法,由变量值之间的条件独立和条件相关性推断因果关系,根据每个完整随机样本而非整个样本空间构造子模式。结合局部计算近似推理进行概率密度和条件概率分布估计,在此基础上采用后离散化策略自动确定连续变量边界。在UCI机器学习数据集上的实验结果证明了该算法的合理性和有效性。
关键词
贝叶斯网络
多模式
后离散化策略
局部计算
Keywords
Bayesian network, Multi-schema, Post-discretization strategy, Marginal computation
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
O212.1 [理学—概率论与数理统计]
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作者
出处
发文年
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1
面向多层次知识表达的贝叶斯分类模型研究
王利民
李雄飞
徐沛娟
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2009
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