朴素Bayes邮件过滤算法由于简单、易于理解,已被人们广泛接受,并应用到一些商用邮件系统当中.
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To improve efficiency, used naive Bayes classify method to reduce the searching space.
基于效率考虑, 利用朴素贝叶斯分类算法减小搜索空间.
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Naive-Bayes model can integrate the prior information and the sample information.
简单贝叶斯模型能够很好地综合先验信息和样本信息.
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Design of an Improved Mail Classification System Based on Naive Bayes Algorithm
基于朴素贝叶斯分类器邮件分类系统的改进
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The Study of Naive Bayes Text Classification System Based on Artificial Intelligence
基于人工智能技术Naive Bayes文本自动分类系统研究
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加权混合贝叶斯算法把属性分为相互独立的属性子集,在属相子集之间使用加权朴素贝叶斯算法,属性集内部使用加权TAN算法。
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分别利用朴素贝叶斯算法、Apriori关联分析算法和OLAP(联机分析)方法,对职教系统目前管理决策的薄弱环节进行重点的分析,同时也提出了有关算法的改进建议。
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同时选择了两个数据挖掘算法,分别是决策树和朴素贝叶斯算法,利用机器学习和智能系统的UCI机器学习资源库提供的数据集建立预测模型。
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其中朴素贝叶斯算法是基于类条件独立假设,具有简单且有效的特点。
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