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对改进的联想记忆器的研究

An Improved Naive Bayes Algorithn
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摘要 运用统计物理学的平均场理论来研究改进的联想记忆器问题.通过对三阶输出函数的有关网络状态的稳定性讨论,提出了一种对伪态的影响加以削弱的方法。 Although Naive Bayes algorithm, which is based on the assumption that every attribute is independently given the class, is shown to be surprisingly accurate for some classification tasks, yet in some large databases, the accuracy of Naive Bayes doesn't scale up other complicated algorithms. An improved algorithm is thus proposed which join the attributes according to their degree of dependency. Experiments show that this new approach out performs Naive Bayes algorithm in many databases, especially in those areas where decision tree algorithm such as C4.5 performs well.
出处 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 1999年第1期96-100,共5页 JUSTC
基金 国家自然科学基金
关键词 平均场 联想记忆器 神经网络 稳定性 容错性 artificial intelligence, data mining, naive bayes algorithm, instance, attributes
  • 相关文献

参考文献4

  • 1刘隽.平均场理论与联想记忆器.CCNS’97,1997中国神经计算科学大学会议集[M].南京:人民邮电出版社,1997.276-279.
  • 2Gao J,ICNN&B’98,1998年,98页
  • 3高隽,1997中国神经计算科学大会论文集,1997年,276页
  • 4高隽,计算机学报

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