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Michael Kors Outlet Berlin werden bestimmt individuelle Einstellung durchgeführt

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Die generalisierte Dirichlet-Verteilung hat sich gezeigt, dass eine angemessenere vor für naive Bayes-Klassifizierer, denn es können sowohl die negative Korrelation und die Gleichvertrauen Michael Kors Handtaschen Anforderungen der Dirichlet-Verteilung freizugeben. Die bisherige Forschung nicht den Einfluss einzelner Michael Kors Outlet Berlin Attribute übernehmen Klassifikationsgenauigkeit zu berücksichtigen, und daher davon auszugehen, dass alle Attribute folgen dem gleichen generali Dirichlet vor. In dieser Studie wird die selektive Naive Bayes-Mechanismus eingesetzt, um zu wählen und Rang Attribute und zwei Methoden werden dann vorgeschlagen, für die beste vor jeder einzelnen Suche Attribut nach dem Attribut gehört. Die experimentellen Ergebnisse am 18. Datensätze zeigen, dass der beste Ansatz ist, um eine selektive Naive Bayes zum Filtern und Rang Attribute verwenden, wenn alle von ihnen haben Dirichlet Prioren mit Laplace-Schätzung. Nachdem die Reihen der gewählten Attribute werden bestimmt , individuelle Einstellung durchgeführt, um für die beste noninformative generali Dirichlet vor für jedes Attribut zu suchen. Die selektive Naive Bayes ist auch im Vergleich zu zwei repräsentative Filter für die Funktionsauswahl und die experimentellen Ergebnisse zeigen, dass es die beste Leistung bietet.
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