Improving naive Bayes classifier by dividing its decision regions
Improving naive Bayes classifier by dividing its decision regions
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通过划分决策区域来改进朴素贝叶斯分类器
DOI：
10.1631/jzus.c1000437
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发表时间：
2011-08
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Pan, Yun-he
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Yan, Zhi-yong;Xu, Cong-fu;Pan, Yun-he
分类可以看作是将数据空间划分为由决策边界分隔的决策区域。本文从这个角度对决策树算法和NBTree算法进行了分析。因此，决策树可以看作是一个
Classification can be regarded as dividing the data space into decision regions separated by decision boundaries. In this paper we analyze decision tree algorithms and the NBTree algorithm from this perspective. Thus, a decision tree can be regarded as a
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DOI：
10.4135/9781452244723.n136
发表时间：
1996
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
P. Adriaans;Dolf Zantinge
通讯作者：
P. Adriaans;Dolf Zantinge
影响因子：
29.4
作者：
F. Azuaje
通讯作者：
F. Azuaje
影响因子：
3.7
作者：
T. Burr
通讯作者：
T. Burr
DOI：
--
发表时间：
1998-07
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
E. Frank;I. Witten
通讯作者：
E. Frank;I. Witten
DOI：
--
发表时间：
1996
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
C. Merz
通讯作者：
C. Merz