Abstrakt. I detta papper granskar vi induktionen av enkla Bayesian klassificerare, notera några av deras nackdelar, och beskriva en rekursiv algoritm som konstruerar en hierarki av probabilistiska konceptbeskrivningar. Vi anser att detta tillvägagångssätt bör överträffa det enklare systemet på områden där begreppen skiljer sig åt, eftersom de strider mot det oberoende antagande som det senare är beroende av. För att testa denna hypotes rapporterar vi experimentella studier med både naturliga och artificiella domäner. Resultaten är blandade, men de är uppmuntrande nog att rekommendera närmare granskning av rekursiva Bayesian klassificerare i framtida arbete.
-Langley utvecklade den rekursiva Naive Bayes REF, en algoritm som rekursivt konstruerar en hierarki av probabilistiska konceptbeskrivningar.
Induction of Recursive Bayesian Classifiers
{'venue': 'In Brazdil P.B.(ed.), Machine Learning: ECML-93', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}