词结束标记的设定减少了词中音子个数的差别所引起的差异性,降低了构建决策树的复杂度,训练和识别时参数读取的时间也相应减少。
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Application of Bayesian decision tree to recognition of English present participle
贝叶斯决策树在英文现在分词词性识别中的应用
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针对英文现在分词词性标注这一特定问题存在的难点分析了隐马尔可夫模型(HMM)的不足,提出了贝叶斯决策树模型。
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针对这些局限性,设计了由Logistic回归分析方法、关联规则、决策树和神经网络组成的联合数据挖掘系统。
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决策树数据挖掘技术在公共事业管理绩效评价中的应用研究
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将独立成分分析(ICA)、模糊支持向量机(FSVM)以及三叉决策树相结合并应用于人脸识别。
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表情分类器训练,本文首先介绍了支持向量法、最近邻法、决策树、朴素贝叶斯等几种分类方法的分类原理,并提出了利用支持向量(SVM)的方法对人脸表情进行分类。
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在梯度下降决策树模型中,加入标题、查询、点击等用户行为特征比单独使用字面特征准确率提高了约25%,召回率提高了约24%,F值提高了约30%。
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Using computer modeling, researchers constructed a decision tree by using published data.
通过电脑建模,研究人员根据报道的数据建立了一个决策流程图。
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运用决策树技术能最大限度地获得潜在客户的许可响应,挖掘客户的消费潜力。
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结果证明该方式分类机能良好,与其他方式比拟,由决议计划树发现的分类规则表达方式直观,便于理解,生成速度也较快。
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采取改入的决议计划树算法挖掘预测潜伏客户群,并给出了获取潜伏客户的合理可行的数据挖掘流程。
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其中决议计划树分类算法是数据挖掘中最为普遍研讨和应用的一个课题,所以决议计划树分类算法的研讨具有很高的理论意义和应用价值。
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为改善基于Web学习系统存在的不足,提出了一个基于数据挖掘技术的个性化学习系统模型,并详细描述了应用决策树及BP神经网络算法对个性化导航模块设计的方法。
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Use Decision Tree Technology to Explore Gender Differences in Mobile Learning
决策树技术在移动学习性别差异研究中的应用
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