基于支持向量机的文本分类研究 - docin.com豆丁网 rMachines,SVM)算法n玎:5)神经 网络算法(NeuralNetwork,NN)。 1.朴素贝叶斯分类算法(NaiveBayes,NB) 贝叶斯分类器是一种典型的基于概率统计的分类器n2|。其数学基础是贝叶斯定理, 主要思想就是计算在给
基于1个网页-相关网页
对朴素贝叶斯分类算法进行拓展,使其应用到多关系数据分类领域,并引入了用户指导的概念。
We extended the Naive Bayesian Classifier, applied it in the relational classification filed, and introduced the concept of user's guidance.
将聚类算法引入到朴素贝叶斯分类研究中,提出一种基于聚类的朴素贝叶斯分类算法(CNBC)。
A Naive Bayesian classification based on clustering principle (CNBC) by introducing clustering algorithm into Naive Bayesian classification.
文中针对该算法这两个最主要的缺陷,提出增量学习概念,引入损失幅度参数,改进和完善朴素贝叶斯分类算法。
Then in allusion to these two important factors, a concept of incremental learning and a loss extent parameter are put forward in this paper, and Native Bayesian Classification.
应用推荐