基于贝叶斯分类的手持设备用户目标预测研究的开题报告.docx
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基于属性选择的朴素贝叶斯分类研究与应用的开题报告一、选题背景和意义朴素贝叶斯分类(NaiveBayes)是一种经典的机器学习算法,其基本思想是利用贝叶斯定理和特征条件独立假设来进行分类。目前,朴素贝叶斯分类已经被广泛应用于文本分类、垃圾邮件过滤、社交网络分析等领域,取得了不错的效果。然而,朴素贝叶斯分类的应用并不总是如此简单,要获得比较好的分类效果,需要对分类属性进行合理选取。而属性选择既能提高分类器的精确度,又能减少计算复杂度,提高分类效率。因此,基于属性选择的朴素贝叶斯分类不仅具有重要的理论意义,而且