Department of Computer Science, University of California, Riverside, USA;
机译:基于决策树的朴素贝叶斯分类器特征选择
机译:将实例权重和微调相结合以训练朴素贝叶斯分类器和少量训练数据
机译:基于贝叶斯聚类和决策树的入侵检测系统多级混合分类器设计
机译:选择性贝叶斯分类器:使用决策树的明智贝叶斯分类器的功能选择
机译:结合了GIS,神经网络和贝叶斯分类器方法,对遥感数据进行分类。
机译:使用超声特征区分良性和恶性甲状腺结节的贝叶斯分类器
机译:一种使用贝叶斯网络分类器的特征子集选择的进化贝叶斯网络学习算法