多组图贝叶斯分类模型导论
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湖南长沙
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作者冯旸赫、王涛、孙博良、王腾蛟、陈超 著
出版社国防科技大学出版社
ISBN9787567305335
出版时间2019-04
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数194页
定价36元
货号497
上书时间2024-03-02
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商品详情
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- 商品描述
- 《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型各个分组的似然函数和基本性质，建立并证明了模型结构学习和推理的理论体系，并针对缺失数据探讨了处理策略及对应的定理公式变形。再次，根据组图贝叶斯分类模型的特殊性质。通过4个原子操作构建了6个基本的采样操作，并设计了一种特殊的采样步骤，从理论上证明了通过11个操作序列能够保证算法收敛至理论解。最后，《多组图贝叶斯分类模型导论》给出了一系列仿真实验和真实数据，向读者展示了组图贝叶斯分类模型的强大性能。并通过在民用和军用两个方面的具体应用，展示了组图贝叶斯分类模型既能够作为预处理模型实现降维。也能够作为预测模型做出最终的分类，而且其独特的分组结构能够直接反映各个维度之间的相互关系，非常适合辅助人们更加深刻的理解当前数据，具有广阔的应用前景。
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