基于模型似然的超1-依赖贝叶斯分类器集成方法

李楠; 姜远; 周志华

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基于模型似然的超1-依赖贝叶斯分类器集成方法

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平均1-依赖贝叶斯分类器（AODE）是一种重要的贝叶斯学习方法,但由于其平等看待各个超1-依赖贝叶斯分类器输出,可能对最终结果造成不好影响.本文将每个超1-依赖贝叶斯分类器看作一个产生式模型,并通过模型似然度量超1-依赖贝叶斯分类器的性能,进而提出基于模型似然的超1-依赖贝叶斯分类器集成方法（LODE）.与AODE 相比,LODE 仅增加较少计算量却显著提高分类性能.

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来源
《模式识别与人工智能》 |2007年第6期|727-731|共5页
作者
李楠; 姜远; 周志华;
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作者单位

南京大学计算机软件新技术国家重点实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
机器学习; 数据挖掘; 贝叶斯学习; 朴素贝叶斯; 集成学习;

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