朴素贝叶斯造句

• 基于朴素贝叶斯算法的垃圾邮件网关
• 文档的朴素贝叶斯分类算法
• 混合式朴素贝叶斯分类模型
• 3 )构造了保持隐私的朴素贝叶斯分类器。
• 基于树扩展朴素贝叶斯的高效网络入侵检测系统
• 基于广义朴素贝叶斯分类器的空值处理方法
• 基于条件信息熵的自主式朴素贝叶斯分类算法
• 目前半朴素贝叶斯分类模型学习的关键是如何有效组合特征属性。
• 本文从两个方面对贝叶斯分类模型进行了深入的研究：半朴素贝叶斯分类与增量贝叶斯分类。
• 健忘多项式计算协议在保持隐私的朴素贝叶斯分类器协议中多次用到，因此协议的效率是一个需要关心的问题。
• 基于概率的朴素贝叶斯算法具有方法简单、运算速度快、分类精确度高等优点，在文本分类中得到广泛应用。
• 本文介绍了众多常用的分类算法,包括常见的朴素贝叶斯及其相关算法,并对反馈学习也进行了介绍。
• 本文针对离散值属性情形和连续值属性情形分别构造了保持隐私的后验概率计算协议，最后获得安全的朴素贝叶斯分类器协议。
• 针对已有的学习算法中存在的效率不高及部分组合意义不大的问题，本文提出了条件互信息度量半朴素贝叶斯分类学习算法( cmi - bsnbc ) 。
• 作者采用三个模型，实现了朴素贝叶斯分类器、 k近邻分类器和支持向量机分类器三个中文文本分类器，集成了一个实用性较强的实验系统。
• 朴素贝叶斯分类算法应用于连续属性值时并不太理想，为此本文结合holte的1r离散化方法和熵的原理，提出了一种新的离散化方法。
• 半朴素贝叶斯分类模型对朴素贝叶斯分类模型的结构进行了扩展，其目的是为了突破朴素贝叶斯分类模型特征属性间独立性假设限制，提高分类性能。
• 朴素贝叶斯是一种简单而高效的分类算法，但其条件独立性和属性重要性相等的假设并不符合客观实际，这在某种程度上影响了它的分类性能。
• 然后对这两类专有名词设计不同的识别方法:对第一类专有名词使用的基于专有名词词库的识别算法;对第二类专有名词使用的基于朴素贝叶斯分类的识别算法。
• 本文针对数据挖掘中应用较为广泛的朴素贝叶斯分类器和关联规则的apriori算法，利用安全多方计算的理论和工具，给出了与其相应的隐私性算法。

• 朴素贝叶斯的英语：naive bayes