逻辑回归可以通过优化得到更为灵活的分类边界,适合非独立特征的场景。 朴素贝叶斯 vs 决策树:朴素贝叶斯利用概率模型进行分类,而决策树依靠决策规则构建分类模型。决策树可以自动处理特征间的依赖关系。 朴素贝叶斯 vs 支持向量机:支持向量机通过最大化类别之间的边界来分类,适用于复杂的非线性问题。朴素贝叶斯则更适合...
相对于经典贝叶斯方法,参数优化过程在一定程度上提高了基组育种值估计的准确性。总之,在经典贝叶斯方法的基础上,贝叶斯方法的改进算法及其参数优化策略围绕着以提高基因组育种值估计的准确性为目的,通过生物遗传算法与实际的群体情况相结合,寻找最适的假设模型和参数优化策略,丰富和拓展了基因组选择算法,并能使得基因组...