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网络入侵检测的贝叶斯变种性能比较与实现
贝叶斯分类器在网络入侵的异常检测中表现良好，但在现实世界的应用中，当每个特征完全独立于其他特征时并不总是成立。本研究旨在实现和比较贝叶斯分类器的每个变种（多项式、伯努利和高斯）在网络入侵异常检测中的性能，并探究每个变种假设与其性能之间是否存
PDF10 months ago
符号化方法用于反事实解释
本文提出了一种基于符号化方法的反事实解释方法，该方法可以根据分类器预测中的哪些特征需要改变来为模型提供反事实解释。该方法利用已有的知识库修复解决方案生成最小纠正子集（MCS），并且在贝叶斯分类器上的初步实验研究显示了其巨大潜力。
PDF2 years ago
运用深度神经网络和贝叶斯分类器进行野外情感识别
本文提出了一种基于深度神经网络和贝叶斯分类器的新型解决方案，其中神经网络分析单个面孔表情，贝叶斯分类器通过场景描述符估计全局情感。在 Emotion Recognition in the Wild Challenge 2017 数据集上测试
PDF7 years ago
应用 Winnow 进行上下文敏感的拼写纠正
本文将基于 Winnow 的算法应用于自然语言处理的一项任务：上下文敏感的拼写纠正，并比较它与使用贝叶斯分类器的一种基于统计的方法。研究发现，当使用全套特征时，Winnow 能够充分发挥新特征的优势并成功地击败贝叶斯；同时，在遇到与训练集不
PDF28 years ago