中国学术期刊网络出版总库
  关闭
互信息匹配的半朴素贝叶斯分类器  
   推荐 CAJ下载 PDF下载
【英文篇名】 Semi-naive Bayesian classifier matched by mutual information
【下载频次】 ★★★★★
【作者】 赵亮; 刘建辉; 崔彩峰;
【英文作者】 ZHAO Liang; LIU Jianhui; CUI Caifeng; Institute of Graduate; Liaoning Technical University; School of Electronic and Information Engineering;
【作者单位】 辽宁工程技术大学研究生院; 辽宁工程技术大学电子与信息工程学院;
【文献出处】 计算机工程与应用 , Computer Engineering and Applications, 编辑部邮箱 2016年 18期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 半朴素贝叶斯分类器; 互信息; 匹配;
【英文关键词】 semi-naive Bayesian classifier; mutual information; matching;
【摘要】 由于作为朴素贝叶斯分类器的主要特征的条件独立性假设条件过强且在不同数据集上表现出的差异,所以独立性假设成为众多改进算法的切入点。但也有研究指出不满足该假设并没有对分类器造成预想的影响。从降低后验概率的估计误差入手提出一种条件熵匹配的半朴素贝叶斯分类器。实验证明,该方法能有效提高朴素贝叶斯分类器的性能。
【英文摘要】 Because the class-conditional independence assumption which is the mainly feature of Naive Bayesian classifier is a so strong assumption and difference appears between datasets, the class-conditional independence assumption becomes the entry point of improvement methods. But some researches indicate that the violations of independence assumption do not make so much influence to the classifier as expected. This paper proposes a conditional entropy matching half-naive Bayesian classifier for the purpose of lo...
【基金】 国家自然科学基金(No.F020512)
【更新日期】 2016-10-09
【分类号】 TP181
【正文快照】 1概述Lazy Bayesian Rules[3]和TAN(Tree-Augmented Naive朴素贝叶斯分类器是机器学习领域最著名的分类算Bayes)[4-5]。另一类则以相关性为依据对属性赋权,放大与法之一,拥有简单的运算和优秀的性能,虽然提出时间分类结果关系紧密的属性在分类过程中的影响力同时缩较早,但对于?

xxx
【读者推荐文章】中国期刊全文数据库 中国优秀硕士学位论文全文数据库
【相似文献】
中国期刊全文数据库
中国优秀硕士学位论文全文数据库
中国博士学位论文全文数据库
中国重要会议论文全文数据库
中国重要报纸全文数据库
中国学术期刊网络出版总库
点击下列相关研究机构和相关文献作者,可以直接查到这些机构和作者被《中国知识资源总库》收录的其它文献,使您全面了解该机构和该作者的研究动态和历史。
【文献分类导航】从导航的最底层可以看到与本文研究领域相同的文献,从上层导航可以浏览更多相关领域的文献。

工业技术
  自动化技术、计算机技术
   自动化基础理论
    人工智能理论
     自动推理、机器学习
  
 
  CNKI系列数据库编辑出版及版权所有:中国学术期刊(光盘版)电子杂志社
中国知网技术服务及网站系统软件版权所有:清华同方知网(北京)技术有限公司
其它数据库版权所有:各数据库编辑出版单位(见各库版权信息)
京ICP证040431号    互联网出版许可证 新出网证(京)字008号