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李成录; 王启林;
青海师大民族师范学院大专部;
陕西省汉中市卫生学校;
贝叶斯分类; 判定树; 数据分类; 数据类; 数据分析; 模型; 种数; 趋势; 方法; 未来;
机译:从属性值分类法和数据中学习准确,简洁的朴素贝叶斯分类器
机译:使用朴素贝叶斯分类器和KNN分类器对学生数据集进行文本分类
机译:自动概念基于盛开分类法使用文本分析和天真贝叶斯分类器方法的分类
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:从属性值分类法和数据中学习准确简洁的朴素贝叶斯分类器
机译:Naïve贝叶斯分类器和K最近邻法对数据分类的分析
机译:基于确定性退火神经网络的贝叶斯分类器在航空器故障分类中的应用
机译:图像处理目标的获取和跟踪-使用贝叶斯分类器对目标和地形进行分类并控制测量数据的获取
机译:从隐私保护数据构建朴素贝叶斯分类器的方法和系统
机译:使用分类法增强数据集表示,该分类法说明了数据集中的每个记录与用户的偏向性直觉之间的相似性和不相似性
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