报告主题：基于特征选择算法的贝叶斯分类模型
报告人：陈雪东 教授 （湖州师范学院）
报告时间：2019年6月18日（周二） 15：00
报告地点：校本部G507
邀请人：夏铁成
报告摘要：高维数据分类是机器学习中重要的有监督学习类型。当训练数据集特征很多且同时存在集群特征和个体特征时，特征选择和分类器构建是学习的核心问题。本研究分别在Wrapper方法中选择Boruta算法和层次贝叶斯logistic模型进行特征选择并构建分类器来解决上述问题。同时，为了展示方法的有效性，对德州扑克数据进行了验证。
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