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Bayesian network classifiers using ensembles and smoothing

KNOWLEDGE AND INFORMATION SYSTEMS, no. 9.0 (2020): 3457.0-3480.0

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摘要

Bayesian network classifiers are, functionally, an interesting class of models, because they can be learnt out-of-core, i.e. without needing to hold the whole training data in main memory. The selective K-dependence Bayesian network classifier (SKDB) is state of the art in this class of models and has shown to rival random forest (RF) on ...更多

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