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基于数据分布一致性最小最大概率机
被引量：
2
1
作者
王晓初
王士同
包芳
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016年第16期79-84,120,共7页
针对既包含有标记样本又包含未标记样本的分类数据,提出数据分布一致性原理,并将其融入到最小最大概率机中。把有标记样本和无标记样本映射到决策超平面所在空间(简称超空间),通过最小化有标记样本和无标记样本在超空间的概率分布差异,...
针对既包含有标记样本又包含未标记样本的分类数据,提出数据分布一致性原理,并将其融入到最小最大概率机中。把有标记样本和无标记样本映射到决策超平面所在空间(简称超空间),通过最小化有标记样本和无标记样本在超空间的概率分布差异,充分利用无标签样本来修正最小最大概率机的误差,使得修正后的决策超平面更接近于真正的分类超平面。实验证明,数据分布一致性最小最大概率机(DCMPM)比最小最大概率机(MPM)具有更好的分类性能。
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关键词
数据分布一致性
最小最大概率机
决策超平面
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职称材料
题名
基于数据分布一致性最小最大概率机
被引量：
2
1
作者
王晓初
王士同
包芳
机构
江南大学数字媒体学院
江阴职业技术学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016年第16期79-84,120,共7页
文摘
针对既包含有标记样本又包含未标记样本的分类数据,提出数据分布一致性原理,并将其融入到最小最大概率机中。把有标记样本和无标记样本映射到决策超平面所在空间(简称超空间),通过最小化有标记样本和无标记样本在超空间的概率分布差异,充分利用无标签样本来修正最小最大概率机的误差,使得修正后的决策超平面更接近于真正的分类超平面。实验证明,数据分布一致性最小最大概率机(DCMPM)比最小最大概率机(MPM)具有更好的分类性能。
关键词
数据分布一致性
最小最大概率机
决策超平面
Keywords
data distributions
minimax probability machine
decision hyperplane
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于数据分布一致性最小最大概率机
王晓初
王士同
包芳
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016
2
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