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Subsumption Resolution: An Efficient and Effective Technique for Semi-Naive Bayesian Learning

机译：包容性解决：半朴朴贝叶斯学习的一种高效有效的技术

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作者
Fei Zheng; Geoffrey I. Webb; Pramuditha Suraweera; Liguang Zhu;
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年度 2012
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1. Subsumption resolution: an efficient and effective technique for semi-naive Bayesian learning [J] . Fei Zheng, Geoffrey I. Webb, Pramuditha Suraweera, Machine Learning . 2012,第1期

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2. Efficient and effective Bayesian network local structure learning [J] . Jianjun YANG, Yunhai TONG, Zitian WANG, Frontiers of computer science in China . 2014,第4期

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3. One iteration CHC algorithm for learning Bayesian networks: an effective and efficient algorithm for high dimensional problems [J] . José A. Gámez, Juan L. Mateo, José M. Puerta Progress in Artificial Intelligence . 2013,第4期

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4. Lazy bayesian rules: a lazy semi-naive bayesian learning technique competitive to boosting decision trees [C] . Zijian Zheng, Geoffrey I. Webb, Kai Ming Ting International conference on machine learning . 1999

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5. Bayesian-based image/video super-resolution techniques [D] . He, Hu 2005

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8. Effective Bayesian Transfer Learning [R] . Lozano-Perez, T., Kaelbling, L. 2010

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