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评测数据在去掉停用词的
分类过程开放测试中,引入Good-Turing算法的分类性能比Laplace原则提高了3·05 ,比Lidstone方法提高
1·00 .而在交叉熵选择特征词的算法中,增加Good-Turing的贝叶斯分类方法可比最大熵分类性能高95 .通过这种数据平滑的算法,有助于克服因数据稀疏而引发的特征词缺失问题
-Evaluation data in the open test of the classification process to remove stop
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An Efficient Bayesian Algorithm
for Joint Target Tracking and Classification，IEEE的论文， 有IEEE帐号的才能下载， 很珍贵-An Efficient Bayesian Algorithm
for Joint Target Tracking and Classification
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机器学习领域经典分类算法综述，包括Decision Tree（ＩＤ３、C4.5(C5.0)、CART、PUBLIC、SLIQ和SPRINT算法），三种典型贝叶斯分类器（朴素贝叶斯算法、TAN算法、贝叶斯网络分类器），k-近邻 、 基于数据库技术的分类算法（ MIND算法、GAC-RDB算法），基于关联规则（CBA:Classification Based on Association Rule）的分类（Apriori算法），支持向量机分类，基于软计算的分类方法（粗糙集（rough set）、遗传
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一种基于贝叶斯框架的线性分类。使用神经生理学信息和实验信息构建协方差矩阵。-A linear classification based on Bayesian framework. Covariance matrix is constructed using information and experimental neurophysiology information.
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Lung Cancer Detection and Classification Using ANN & Multinomial Bayesian Classifier
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