数据挖掘中的贝叶斯分类器

王建林; 王学玲

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数据挖掘中的贝叶斯分类器

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机器学习与数据挖掘是研究从数据中提取知识的理论和技术,目前这些理论与技术在世界主要经济领域中日益得到广泛应用.分类模型是机器学习和数据挖掘最重要的研究内容之一.在众多的分类方法中,贝叶斯分类器在计算上具有非常高的效率,在某些应用问题上表现出诱人的分类精度,因而广泛地应用于许多实际领域中.为进一步对这一领域展开研究,介绍了贝叶斯分类器的原理、当前现状及下一步的研究重点.

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来源
《长春理工大学学报（自然科学版）》 |2006年第3期|51-53|共3页
作者
王建林; 王学玲;
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作者单位

滨州学院计算机科学与技术系,滨州,256600;

滨州学院计算机科学与技术系,滨州,256600;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机软件;
关键词
数据挖掘; 分类模型; 贝叶斯分类器;

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