2023年度畅销书单
内容简介
本书介绍了一种新的分类模型框架——多组图贝叶斯分类框架。本书根据贝叶斯定理，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。然后，根据组图贝叶斯分类模型的特殊性质，设计了一种特殊的采样步骤，最后，给出一系列仿真实验和真实数据，展示了组图贝叶斯分类模型的强大性能。
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