简介:平均单一依赖估计算法(averagedone-dependenceestimators,AODE)是通过放松朴素贝叶斯算法的假设条件得到的一种更加高效的分类算法,但AODE算法将所有父属性对分类的贡献程度看成是一样的,这使得AODE算法的分类效果受到限制。针对这个问题,利用相关系数Tau-y和Lambda-y分别计算各个特征属性对分类的贡献程度,并用计算结果对父属性加权,得到了两个改进的AODE算法:T-AODE和L-AODE算法。然后,利用加利福尼亚大学的埃文斯(UniversityofCaliforniaIrvine,UCI)标准数据集在Eclipse上对这两个算法进行分类实验,结果显示两个改进的AODE算法的精确度要优于原始AODE算法。
简介:在统计课教学中,针对不同的功能目标,依据教育家瓦.根舍畴克拉夫基提出的“范例教学法”,以及约翰的“合作探索法”,本着“理论与实践相结合”的理论,建立了“范例-探究-实践”的教学模式,这对培养学生独立思考、积极探索,发现解决问题等能力大有裨益。