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融合主動(dòng)學(xué)習的改進(jìn)貝葉斯半監督分類(lèi)算法研究
DOI:
CSTR:
作者:
作者單位:

(重慶師范大學(xué) 計算機與信息科學(xué)學(xué)院,重慶 401331)

作者簡(jiǎn)介:

劉建峰(1984-),男,河南濮陽(yáng)人,碩士研究生,主要從事機器學(xué)習和數據挖掘方向的研究。 呂 佳(1978-),女, 四川達州人,教授,博士,碩導,主要從事機器學(xué)習、數據挖掘及最優(yōu)化技術(shù)方向的研究。 [FQ)]

通訊作者:

中圖分類(lèi)號:

TP18; TP391.4; TP301.6

基金項目:

國家自然科學(xué)基金數學(xué)天元基金項目(11326189)。


Study on Improved Bayesian Algorithm Semi-supervised Classification Integration of Active Leaning
Author:
Affiliation:

(College of Computer and Information Science, Chongqing Normal University, Chongqing 401331, China)

Fund Project:

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    摘要:

    半監督學(xué)習是人工智能領(lǐng)域一個(gè)重要的研究?jì)热?在半監督學(xué)習中,如何有效利用未標記樣本來(lái)提高分類(lèi)器的泛化性能,是機器學(xué)習研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn);主動(dòng)學(xué)習可解決未標記樣本有效利用的問(wèn)題,將主動(dòng)學(xué)習引入到半監督分類(lèi)中,并改進(jìn)貝葉斯算法,提出了一種基于改進(jìn)貝葉斯算法的主動(dòng)學(xué)習與半監督學(xué)習結合算法;實(shí)驗結果表明,該方法取得了較好的分類(lèi)效果。

    Abstract:

    As for semi-supervised learning, it is an important field of artificial intelligence research, how to make full use of unlabeled data to improve the generalization performance of classifier is a hot and difficult issue in machine learning. Active learning can effectively utilize unlabeled data, and it is introduced to semi- supervised classification, and improved Bayesian algorithm. Combination of active learning and semi-supervised learning based on improved Bayesian algorithm was proposed in this paper. Experimental results show that the algorithm is effective and feasible.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

劉建峰,呂佳.融合主動(dòng)學(xué)習的改進(jìn)貝葉斯半監督分類(lèi)算法研究計算機測量與控制[J].,2014,22(6):1938-1940.

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歷史
  • 收稿日期:2014-01-19
  • 最后修改日期:2014-02-26
  • 錄用日期:
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2014-11-12
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