多组图贝叶斯分类模型导论【放心购买】 线上线下同步销售，请咨询客服查询库存后下单，避免纠纷。
《多组图贝叶斯分类模型导论》总结了笔者几年内的新研究成果，介绍了一种新的分类模型框架――多组图贝叶斯分类框架。该框架基于贝叶斯统计理论，结合高维数据的特殊性，将特征分为四组，前两组为冗余和噪音维，它们均与分类信息无关，后两组为预测维，参与预测分类，其中第三组特征之间相互独立而第四组特征之间树状相关。这种分组方式能够极大的简化计算，并完整的覆盖各种数据模式。《多组图贝叶斯分类模型导论》根据贝叶斯定理，从理论上推导了多组图贝叶斯分类框架的各种性质，证明了该框架不需要进行数据预处理，就能够自动过滤噪音和冗余属性并同时完成回归或分类预测。其次，基于多组图贝叶斯分类框架，以多项式分布和狄利克雷分布为基础假设，介绍了一种新的组图贝叶斯分类模型，结合原始框架的预测流程和基本属性推导了该模
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