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朴素贝叶斯分类算法应用研究 被引量:13

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摘要 在现今社会飞速发展的背景下,机器学习等高科技信息化产业在推动全世界社会经济与科技的发展过程中起到了相当重要的作用。本文主要是针对机器学习算法中的朴素贝叶斯算法进行研究,贝叶斯分类算法是机器学习和数据挖掘研究领域的一个重要算法。其中朴素贝叶斯算法是贝叶斯分类算法中较为基础和简便的一种分类算法。朴素贝叶斯算法的优点包括稳定性高,简便,高效和理论基础强等。朴素贝叶斯算法的分类质量在很大的程度上取决于构造方法的选择,以及待分类数据的特性和数量。朴素贝叶斯的基本要求是各个数据间必须为独立性事件。但在现实生活中,往往很难获得满足独立性的事件,因此朴素贝叶斯算法在实际应用上有较大的局限性。本文依次对分类算法的概念,贝叶斯算法的原理,朴素贝叶斯算法的原理、流程及运用进行说明与讨论,同时也列举了相关的例证,最后对朴素贝叶斯算法进行了总结。
作者 郭勋诚
出处 《通讯世界》 2019年第1期241-242,共2页 Telecom World
  • 相关文献

参考文献1

二级参考文献1

  • 1Yiming Yang. An Evaluation of Statistical Approaches to Text Categorization[J] 1999,Information Retrieval(1-2):69~90 被引量:1

共引文献6

同被引文献83

引证文献13

二级引证文献43

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