商情
商情
상정
SHANGQING
2012年
8期
226-227
,共2页
分类%朴素贝叶斯%树扩展朴素贝叶斯%选择性朴素贝叶斯%C4．5
分類%樸素貝葉斯%樹擴展樸素貝葉斯%選擇性樸素貝葉斯%C4．5
분류%박소패협사%수확전박소패협사%선택성박소패협사%C4．5
分类算法研究是机器学习和人工智能的一个重要领域，本文介绍了朴素贝叶斯分类器及其扩展和优化方法（NB、TAN和SNB），使用国际通用人工智能数据库UCI比较这三种方法在实际问题中的分类情况，并与决策树算法C4．5进行比较，期望在这些算法比较试验结果的基础上，能给后续研究提供思路。
分類算法研究是機器學習和人工智能的一箇重要領域，本文介紹瞭樸素貝葉斯分類器及其擴展和優化方法（NB、TAN和SNB），使用國際通用人工智能數據庫UCI比較這三種方法在實際問題中的分類情況，併與決策樹算法C4．5進行比較，期望在這些算法比較試驗結果的基礎上，能給後續研究提供思路。
분류산법연구시궤기학습화인공지능적일개중요영역，본문개소료박소패협사분류기급기확전화우화방법（NB、TAN화SNB），사용국제통용인공지능수거고UCI비교저삼충방법재실제문제중적분류정황，병여결책수산법C4．5진행비교，기망재저사산법비교시험결과적기출상，능급후속연구제공사로。
