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    【续】分类算法之贝叶斯网络(Bayesian networks)

    在上一篇文章中我们讨论了朴素贝叶斯分类。朴素贝叶斯分类有一个限制条件,就是特征属性必须有条件独立或基本独立(实际上在现实应用中几乎不可能做到完全独立)。当这个条件成立时,朴素贝叶斯分类法的准确率是最高的,但不幸的是,现实中各个特征属性间往往并不条件独立,而是具有较强的相关性,这样就限制了朴素贝叶斯分类的能力。这一篇文章中,我们接着上一篇文章的例子,讨论贝叶斯分类中更高级、应用范围更广的一种算法——贝叶斯网络(又称贝叶斯信念网络或信念网络)。 重新考虑上一篇的例子 上一篇文章我们使用朴素贝叶斯分类实现了

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