信度网分类器

分类问题是人工智能中机器学习研究的一个重要问题，它在模式识别、故障诊断以及数据挖掘等领域有着广泛的应用。利用信度网可以构造出分类性能更好的分类器。文章着重探讨了NaiveBayes分类器，增强的NaiveBayes分类器和通用信度网分类器的构造方法，并分析比较了这三类分类器的优缺点。