檢索結果：共13筆資料 檢索策略： "Naive Bayes".ekeyword (精準)
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目前大多數以貝氏分類實現文件分類法的研究中，絕大多數都是採用Naive Bayes作為基礎技術，文件分類的方法是藉由文章中的詞彙來判定文件類型，在詞彙數越多的狀況下越能提高分類正確性，若是以Baye…
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傳統上決策樹會以在葉節點上資料點的類別比例來當作資料點為某類別的機率估計值，然而這樣方式會造成在同一個葉節點的資料點具有相同的機率估計值。在一篇論文中，我們提出一個階層式的架構來結合決策樹與單層的貝…
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為了為老化社會中的癌症醫療提供更佳的預後分析及決策支援，在本研究中，我們應用貝氏網路，針對臺灣常見肺癌之移轉（骨轉移）來做描述與預測，並且進行建模及推論。研究中用來建立貝氏網路模型的資料庫包含從19…
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「簡單貝氏分類法」是一種透過各特徵彼此間互相獨立下運用貝氏定理的分類器，現實生活中大部分的資料無法滿足任何兩個特徵皆不相關這項假設。 我們提出一種結合主成分分析與費雪資訊之簡單貝氏分類法，先利用「主…
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以往在實驗中會假設資料是高斯分布，但真實資料的研究中發現這是不合理的。因此本研究提出一種使用「P值」（P-Value）的演算方法，不對特徵進行分布假設之情形下，在訓練資料中計算特徵在類別的比例，因此…
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在現今網路相連、攻擊模式日益複雜的環境下, 一般網管採用防火牆為資訊安全的保 障措施, 只能進行被動的封包過濾防禦, 無法因應現今複雜多變的攻擊模式; 因而建構 輔助防火牆的入侵偵測系統, 是當今提…
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簡單貝氏分類器是以貝氏定理為理論基礎發展出的分類器，其直接假設所有屬性彼此之間條件獨立，對於處理多維度資料集，有著簡單且有效的特性，能避免在進行多維度計算時產生無法想像的災難，但是它是一個天真的假設…
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網路管理者必須仰賴自動化管理系統來處理大型網路架構，以減少人力成本。傳統上，大多數的防火牆都是簡單的以埠號(port number)，或是擷取封包內容中的特殊字串以辨識應用協定。但這些傳統的安全機制…
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在分類過程中若使用不具信息的特徵可能降低模型的成效，因此藉由特徵與類別變數之間的相關係數平方和信息增益的特徵選取方法來決定保留的特徵，由於選擇的特徵通常具有相關性，導致不能只使用依序選取特徵的方法，…