基于主动学习提升朴素贝叶斯

李玲; 李海军; 王钲旋; 王利民

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基于主动学习提升朴素贝叶斯

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提升(Boosting)是改善基分类器学习的有效手段.而研究表明,Boosting对于朴素贝叶斯的改善效果不明显.文章提出了一种新的提升算法--ActiveBoost,ActiveBoost结合主动学习挖掘未分配类别标注中样本的信息,并将不稳定性引入到朴素贝叶斯的构造过程.在UCI机器学习数据库的实验结果证明了该算法的有效性.

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来源
《计算机工程与应用》 |2006年第19期|164-166|共3页
作者
李玲; 李海军; 王钲旋; 王利民;
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作者单位

烟台大学计算机学院;

山东;

烟台;

264005;

烟台大学计算机学院;

山东;

烟台;

264005;

吉林大学计算机科学与技术学院;

长春;

130012;

吉林大学计算机科学与技术学院;

长春;

130012;

吉林大学计算机科学与技术学院;

长春;

130012;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类理论、方法;
关键词
提升; 朴素贝叶斯; 不稳性性; 主动学习;

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