一种新的多任务朴素贝叶斯学习方法

孙立健; 周鋆; 张维明

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一种新的多任务朴素贝叶斯学习方法

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针对现有多任务学习方法运行效率低和数据信息利用不足的问题,提出了一种新的多任务朴素贝叶斯学习方法.该方法基于朴素贝叶斯原理,将经典的单任务朴素贝叶斯模型引入到多任务学习问题中,通过两种新的更新策略,更好地利用总体数据的先验信息来提高模型的分类性能和泛化能力;该方法与目前的多任务学习模型相比,运行效率显著提升.实验结果表明,该方法优于只针对单任务的朴素贝叶斯学习方法,并在部分数据集上优于当前主流的多任务学习方法.

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来源
《信息工程大学学报》|2020年第2期|221-226|共6页
作者
孙立健; 周鋆; 张维明;
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作者单位

国防科技大学信息系统工程重点实验室湖南长沙 410072;

国防科技大学信息系统工程重点实验室湖南长沙 410072;

国防科技大学信息系统工程重点实验室湖南长沙 410072;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
多任务学习; 朴素贝叶斯; 机器学习; 数据集预处理;
入库时间 2023-07-25 20:57:46

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