朴素贝叶斯分类(Naive Bayesian classification)： 朴素贝叶斯分类是一种十分简单的分类算法，叫它朴素贝叶斯分类是因为这种方法的思想真的很朴素，朴素贝叶斯的思想基础是这...
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Some basic theories used in this thesis are briefly introduced, including Naive Bayesian classification modeling, the basic problems in Machine Learning, Support Vector Machine classification algorithms and the character of Copula function.
本文简要地介绍了关于朴素贝叶斯分类器和支持向量机的基本理论,包括朴素贝叶斯分类模型,机器学习的基本问题,统计学习理论的基本内容,支持向量机分类算法,Copula函数的原理及性质。
参考来源 - 基于Copula理论的两种分类算法研究·2,447,543篇论文数据，部分数据来源于NoteExpress
It is mainly of two kinds, Naive Bayesian Classification and Bayesian Belief Network Classification.
它主要有两种分类方法：一种为朴素贝叶斯分类，另一种为贝叶斯信念网络分类。
A Naive Bayesian classification based on clustering principle (CNBC) by introducing clustering algorithm into Naive Bayesian classification.
将聚类算法引入到朴素贝叶斯分类研究中，提出一种基于聚类的朴素贝叶斯分类算法(CNBC)。
The Bayesian classification technology in Data mining was discussed, and the research was emphasized on the basic principle and the work procedure of the Naive Bayesian classification technology.
对数据挖掘中的贝叶斯分类技术进行了讨论，重点分析了朴素贝叶斯分类技术的基本原理和工作过程。
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