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HODE:隐藏的单依赖估计量。 (英语) Zbl 1245.62076号

Sossai,Claudio(编辑)等人,《不确定性推理的符号和定量方法》。第十届欧洲会议,ECSQARU 2009,意大利维罗纳,2009年7月1日至3日。诉讼程序。柏林:施普林格出版社(ISBN 978-3-642-02905-9/pbk)。计算机科学课堂讲稿5590。人工智能课堂讲稿,481-492(2009)。
摘要:在改进朴素贝叶斯(NB)分类器的几次尝试中,聚合单相关估计量(AODE)被证明是最有吸引力的一种,它不仅考虑到它提供的低误差,而且考虑到它的效率。AODE使用数据库的每个属性作为超级父项来估计每个SPODE(超级父项-单相关估计量)的相应参数,并将其均匀平均。然而,AODE具有可以改进的特性。首先,由于需要存储所有构建的模型,导致对空间的要求很高,因此无法处理高维问题;其次,尽管它很快,但训练所需的计算时间和分类时间在属性数量上是二次的。这在分类时间特别重要,因为它经常是实时执行的。我们提出了HODE分类器作为AODE的一种替代方法,以通过估计一个新的变量(隐藏变量)作为类之外的超父来缓解其问题,该类的主要目标是收集AODE模型中存在的所有依赖关系。所获得的结果表明,该新算法在准确度方面提供了类似的结果,同时降低了分类的时间和空间复杂性。
关于整个系列,请参见[兹比尔1165.68020].

MSC公司:

62H30型 分类和区分;聚类分析(统计方面)
2015年1月62日 贝叶斯推断
65C60个 统计中的计算问题(MSC2010)

软件:

自动分类
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全文: 内政部

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