【摘 要】
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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
【机 构】
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南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,
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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.
The average 1-dependent Bayesian classifier (AODE) is an important Bayesian learning method, but it may have an adverse effect on the final result because it treats the output of each super-1 -dependent Bayesian classifier equally. Each super-1-dependent Bayesian classifier is considered as a production model, and the performance of the super-1-dependent Bayesian classifier is modeled by the model likelihood measure, then the model-based super-1-dependent Bayesian (LODE). Compared with AODE, LODE can improve the classification performance only by adding less computation.
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