23、HBN的实验结果

HBN的实验结果

1. 引言

分层贝叶斯网络（Hierarchical Bayesian Network, HBN）作为一种强大的统计模型，在处理复杂数据结构方面表现出色。本文将详细介绍HBN在特定任务或数据集上的实验表现，涵盖实验设置、实验对比、结果分析和可视化展示四个方面，旨在为读者提供全面的技术解析和实用的操作指南。

2. 实验设置

2.1 数据集选择

为了验证HBN的有效性，我们选择了多个公开数据集进行实验。这些数据集涵盖了不同的领域，包括但不限于手写数字识别、图像分类、文本分类等。以下是所用数据集的简要描述：

数据集名称	类别数	样本数	特征数	数据来源
MNIST	10	70,000	784	UCI机器学习库
CIFAR-10	10	60,000	3072	加拿大多伦多大学
IMDb	2	50,000	10,000	S