【摘 要】
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现实生活中,无时无刻都存在着随机事件的发生,但并不是所有随机事件都能通过贝叶斯分类算法算出其概率。为解决该局限性,本文提出一种将概率密度估计事件转化成为参数估计事
【机 构】
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贵州财经大学信息学院,贵州财经大学贵州省经济系统仿真重点实验室,贵州财经大学贵州省电子商务大数据营销工程研究中心
【基金项目】
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贵州省科技计划项目——《多源地理数据融合知识图谱构建方法在舆情分析中的应用——以贵州省为例》(黔教合基础[2019]1041号);贵州省科技计划项目——《圆形地下连续墙结构时变性仿真研究》的研究成果(黔教合基础[2019]1043号)
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现实生活中,无时无刻都存在着随机事件的发生,但并不是所有随机事件都能通过贝叶斯分类算法算出其概率。为解决该局限性,本文提出一种将概率密度估计事件转化成为参数估计事件的方法,基于极大似然估计的估计方法。仅需要知道事件的样本数据,结合极大似然算法,能解决众多随机事件问题,有效解决贝叶斯分类的局限性,对日常生活中随机事件的处理具有重要意义。
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