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利用可计算先验和概率上下文无关文法的贝叶斯决策树
本文提出了利用一种新标准进行训练贝叶斯决策树的方法,得到的树的分类准确度可与贪婪构造的决策树相媲美或更好,同时树的大小显著减小,并可以在数据集大小的多项式时间内进行后验学习和采样。
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