朴素贝叶斯模型的特点_朴素贝叶斯模型
永信至诚申请朴素贝叶斯模型专利,提高资产数据的异常检测的效率金融界2024年5月6日消息，据国家知识产权局公告，永信至诚科技集团股份有限公司申请一项名为“基于朴素贝叶斯模型的资产数据的异常检测方法及装置“公开号CN117972558A,申请日期为2023年12月。专利摘要显示，本申请公开了一种基于朴素贝叶斯模型的资产数据的异常检测方等会说。
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七大机器学习常用算法精讲:朴素贝叶斯算法(二)处理高维数据能力强：对于包含大量特征的数据集，即使数据维度极高，朴素贝叶斯算法仍能保持较快的学习速度和预测速度，这是许多其他复杂模型难以比拟的。小样本学习效果好：相较于依赖大量数据拟合复杂模型的方法，朴素贝叶斯算法在小样本情况下表现较为出色，因为它并不试图从数说完了。
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农业银行申请信用等级评估模型专利,能够提高确定用户的信用等级的...本申请公开了信用等级评估模型获取方法、装置、服务器及介质，可应用于人工智能领域或金融领域。本申请得到的信用等级评估模型可以用于信用等级评估，通过PCA模型基于初始属性特征得到候选属性特征，到了降维的目的；通过朴素贝叶斯分类器从候选属性特征中筛选出目标属性特等我继续说。
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