基于样本定邻域概率的贝叶斯分类器

摘要	第1-6页
Abstract	第6-9页
第1章 绪论	第9-13页
·研究工作的目的与意义	第9-10页
·本课题的国内外发展现状	第10-12页
·本课题研究的主要内容	第12-13页
第2章 朴素贝叶斯分类器	第13-19页
·符号说明	第13-14页
·朴素贝叶斯分类器-NBC	第14-15页
·基于离散化的 NBC-DNBC	第15-17页
·正态朴素贝叶斯-NNB	第17-18页
·灵活朴素贝叶斯-FNB	第18页
·本章小结	第18-19页
第3章 灵活朴素贝叶斯的运行机制	第19-28页
·概率密度函数估计	第19-21页
·FNB 运行机制分析	第21-27页
·本章小结	第27-28页
第4章 基于样本定邻域概率的贝叶斯分类器	第28-36页
·FNNBC 算法的基本思想	第28-30页
·FNNBC 算法的基本原理	第30-31页
·FNNBC 算法的可行性验证	第31-35页
·本章小结	第35-36页
第5章 改进算法与基本算法的分析比较	第36-44页
·时间复杂度的比较	第36-37页
·人工数据集上测试精度的比较	第37-41页
·UCI 数据集上测试精度的比较	第41-43页
·本章小结	第43-44页
第6章 结论与展望	第44-45页
参考文献	第45-48页
攻读硕士学位期间科研工作情况	第48-49页
致谢	第49页