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1、
利用对每个子总体的每次观察的后验概率将整个检验期间的总体样本数据分成子总体数据集。
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2、
以半朴素贝叶斯模型为基础贝叶斯模型，利用参数的Dirichlet分布特性，选取后验期望估计参数值。
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3、
这种指标的另一突出优点是计算复杂度很低,容易得到全局最优解.
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4、
5、
在计算的过程中, 使用了未标记样本的信息计算语义出现的后验概率.
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6、
针对K最近邻（KNN）方法分类准确率高但分类效率较低的特点，提出基于后验概率制导的贝叶斯K最近邻（B-KNN）方法。
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