【摘 要】
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朴素贝叶斯分类器难以获得大量有类标签的训练集，而且传统的贝叶斯分类方法在有新的训练样本加入时，需要重新学习已学习过的样本，耗费大量时间。为此引入增量学习方法，在此基础上
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朴素贝叶斯分类器难以获得大量有类标签的训练集，而且传统的贝叶斯分类方法在有新的训练样本加入时，需要重新学习已学习过的样本，耗费大量时间。为此引入增量学习方法，在此基础上提出了属性加权朴素贝叶斯算法，该算法通过属性加权来提高朴素贝叶斯分类器的性能，加权参数直接从训练数据中学习得到。通过由Weka推荐的UCI数据集的实验结果表明，该算法是可行的和有效的。
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