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基于广义互信息描述变量之间的条件独立和条件相关性,并根据信息非负递增性原则去除冗余变量,由测试样本而非整个样本空间构造贝叶斯分类子模型。结合局部计算近似推理进行概率密度和条件概率分布估计。在UCI机器学习数据集上的实验结果证明了该算法的合理性和有效性。
基于广义信息论的贝叶斯分类器动态建模
【摘 要】
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基于广义互信息描述变量之间的条件独立和条件相关性,并根据信息非负递增性原则去除冗余变量,由测试样本而非整个样本空间构造贝叶斯分类子模型。结合局部计算近似推理进行概
【机 构】
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吉林大学计算机科学与技术学院,吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室
【出 处】
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吉林大学学报(工学版)
【发表日期】
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2009年3期
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