基于朴素Bayes组合的简易集成分类器

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作者：

宋丛威

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朴素Bayes分类器

朴素Bayes组合

集成学习

条件独立性

摘要：

朴素Bayes分类器是一种简单有效的机器学习工具.本文用朴素Bayes分类器的原理推导出"朴素Bayes组合"公式,并构造相应的分类器.经过测试,该分类器有较好的分类性能和实用性,克服了朴素Bayes分类器精确度差的缺点,并且比其他分类器更加快速而不会显著丧失精确度.

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篇名	基于朴素Bayes组合的简易集成分类器
来源期刊	计算机系统应用	学科
关键词	朴素Bayes分类器朴素Bayes组合集成学习条件独立性
年，卷（期）	2021,（2）	所属期刊栏目	研究开发
研究方向		页码范围	265-267
页数	3页	分类号
字数		语种	中文
DOI	10.15888/j.cnki.csa.007781