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文檔簡介
1、貝葉斯模型作為概率形式表示變量之間不確定關系的學習方法，具有完善的理論基礎及靈活的推斷能力，因而成為數(shù)據(jù)挖掘的有效工具。本文針對其計算復雜度較高之不足，受相關向量機的啟發(fā)，在貝葉斯理論基礎上提出了稀疏貝葉斯模型，并將其應用于分類與回歸問題上，主要工作有：
1）提出了稀疏貝葉斯分類并進一步應用到代價敏感問題上。根據(jù)自相關決策（ARD），假設參數(shù)向量符合零均值的高斯先驗分布，通過概率表示樣本正確分類的置信度并結合樣本信息和先驗知識
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