| 融合主动学习的改进贝叶斯半监督分类算法研究 |
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| 引用本文： | 刘建峰,吕佳.融合主动学习的改进贝叶斯半监督分类算法研究[J].计算机测量与控制,2014,22(6):1938-1940. |
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| 作者姓名： | 刘建峰 吕佳 |
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| 作者单位： | 重庆师范大学 计算机与信息科学学院,重庆 401331;重庆师范大学 计算机与信息科学学院,重庆 401331 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金数学天元基金项目(11326189)。 |
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| 摘 要： | 半监督学习是人工智能领域一个重要的研究内容;在半监督学习中,如何有效利用未标记样本来提高分类器的泛化性能,是机器学习研究的热点和难点;主动学习可解决未标记样本有效利用的问题,将主动学习引入到半监督分类中,并改进贝叶斯算法,提出了一种基于改进贝叶斯算法的主动学习与半监督学习结合算法;实验结果表明,该方法取得了较好的分类效果。
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| 关 键 词： | 半监督分类 主动学习策略 概率模型 贝叶斯分类 KL距离 |
| 收稿时间： | 2014/1/19 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2014/2/26 0:00:00 |
Study on Improved Bayesian Algorithm Semi-supervised Classification Integration of Active Leaning |
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