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摘要:
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利用类概率估计的加权平均树增强朴素贝叶斯网络结构
加权平均树增强朴素贝叶斯
分类概率估计
对数条件似然
网络结构
一种新型加权朴素贝叶斯分类算法
数据挖掘
朴素贝叶斯
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基于引力模型的朴素贝叶斯分类算法
分类算法
朴素贝叶斯
引力模型
遥感图像
加权朴素贝叶斯算法在消防检测中的应用
消防检测
属性加权
朴素贝叶斯算法
信息增益
权重
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
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(/年)
文献信息
篇名 增强型朴素贝叶斯学习
来源期刊 计算机科学 学科 工学
关键词
年,卷(期) 2000,(4) 所属期刊栏目 人工智能
研究方向 页码范围 46-49
页数 4页 分类号 TP3
字数 4025字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-137X.2000.04.013
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 高文 中国科学院计算技术研究所 150 5863 39.0 72.0
2 王实 中国科学院计算技术研究所 13 773 10.0 13.0
传播情况
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(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (7)
节点文献
引证文献  (37)
同被引文献  (23)
二级引证文献  (228)
1974(1)
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1988(1)
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1989(1)
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1992(1)
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1993(1)
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1997(2)
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2000(1)
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2000(1)
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2002(5)
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机科学
月刊
1002-137X
50-1075/TP
大16开
重庆市渝北区洪湖西路18号
78-68
1974
chi
出版文献量(篇)
18527
总下载数(次)
68
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