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2 朴素贝叶斯分类 本文采用朴素贝叶斯分类 (Naive Bayes Classifier) 作为 分类的基本算法. 朴素贝叶斯分类原理清晰, 在文本分类中广 为应用并表现出较好的性能.
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朴素贝叶斯分类(Naive Bayes Classification) 朴素贝叶斯分类器是一类简单概率分类器，它基于把贝叶斯定理运用在特征之间关系的强独立性假设上。
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3．2朴素贝叶斯分类 朴素贝叶斯分类（Naive BayesianClassification，NBC）是一种基于Bayes理 论的简单分类方法，它在很多领域都表现出优秀的性能【丹11201。
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朴素贝叶斯分类器 Navie Bayesian Classifier ; Naive Bayes ; TANC
半朴素贝叶斯分类模型 SNBC
朴素贝叶斯分类法 Naive Bayes Classfier
朴素贝叶斯分类模型 NBCLASSIFIER ; NaiveBayesianClassifier
和朴素贝叶斯分类器 Naive Bayes Classifier
朴素贝叶斯分类算法 naive bayes
广义朴素贝叶斯分类器 generalized naive Bayes classifiers
Some basic theories used in this thesis are briefly introduced, including Naive Bayesian classification modeling, the basic problems in Machine Learning, Support Vector Machine classification algorithms and the character of Copula function.
本文简要地介绍了关于朴素贝叶斯分类器和支持向量机的基本理论,包括朴素贝叶斯分类模型,机器学习的基本问题,统计学习理论的基本内容,支持向量机分类算法,Copula函数的原理及性质。
参考来源 - 基于Copula理论的两种分类算法研究·2,447,543篇论文数据，部分数据来源于NoteExpress
它主要有两种分类方法：一种为朴素贝叶斯分类，另一种为贝叶斯信念网络分类。
It is mainly of two kinds, Naive Bayesian Classification and Bayesian Belief Network Classification.
因此，提出了一种基于粗糙集理论的混合树增广朴素贝叶斯分类模型（MTANC）。
So a new Bayesian model mixed tree augmented Naive Bayes classifier(MTANC) based on the rough set theory is presented.
本文利用改进的K -均值算法对缺失数据进行处理，提高了朴素贝叶斯分类的精确度。
This paper USES the improved K-means (IKM) algorithm to process the missing data and thus improve the precision of the Naive Bayes classifier.
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