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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>IC資料>模型|Macromodel>貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型之一依賴估測器模型研究

      貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型之一依賴估測器模型研究

      2021-03-17 | pdf | 0.84 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　分類問題是數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域硏究的重點問題，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型因其簡單髙效的特點而廣泛應(yīng)用于分類問題。一依賴估測器（ODE）模型作為半監(jiān)督學(xué)習(xí)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型中的經(jīng)典模型，受到研究人員的廣泛關(guān)注?，F(xiàn)有的ODE模型分類器在進行分類判別時，未考慮不同的屬性節(jié)點作為根節(jié)點時對分類過程的貢獻不同，為此，將ODE模型分類器與屬性值加權(quán)方法相結(jié)合并提出MI-ODE算法。采用相互信息（MI）度量屬性根節(jié)點的屬性值與類變量之間的依賴關(guān)系并作為DE模型的權(quán)值，對ODE分類器模型進行屬性值加杈平均。將M-ODE算法應(yīng)用于現(xiàn)實分類問題的36個標準數(shù)據(jù)集，結(jié)果表明，相比于NB算法AODE算法與TAN算法，該算法的分類性能更優(yōu)。

      模型 貝葉斯網(wǎng)絡(luò) 機器學(xué)習(xí)
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