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基于Dirichlet分布的贝叶斯分类算法的手写数字字符识别
被引量：
1
1
作者
应晓槟
吴炜
+2 位作者
滕奇志
杨晓敏
朱强军
《电子测量技术》
2007年第2期81-83,107,共4页
贝叶斯分类器是一种基于概率统计的常用分类器。本文在原有的贝叶斯分类的基础上进行了改进,提出了一种基于Dirichlet分布的贝叶斯分类模型,对手写数字字符进行识别的算法。该算法用模板法进行提取特征,这种方法更易操作,提取特征的效...
贝叶斯分类器是一种基于概率统计的常用分类器。本文在原有的贝叶斯分类的基础上进行了改进,提出了一种基于Dirichlet分布的贝叶斯分类模型,对手写数字字符进行识别的算法。该算法用模板法进行提取特征,这种方法更易操作,提取特征的效果也好。实验表明,用贝叶斯分类方法比传统的Fisher分类算法能更好地对手写数字字符进行分类识别,且在众多领域中有较大的应用价值。
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关键词
贝叶斯分类器
共轭
dirichlet
分布
增量学习
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职称材料
一种增量贝叶斯分类模型
被引量：
56
2
作者
宫秀军
刘少辉
史忠植
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2002年第6期645-650,共6页
分类一直是机器学习、模式识别和数据挖掘研究的核心问题 .从海量数据中学习分类知识 ,尤其是当获得大量的带有类别标注的样本代价较高时 ,增量学习是解决该问题的有效途径 .该文将简单贝叶斯方法应用于增量分类中 ,提出了一种增量贝叶...
分类一直是机器学习、模式识别和数据挖掘研究的核心问题 .从海量数据中学习分类知识 ,尤其是当获得大量的带有类别标注的样本代价较高时 ,增量学习是解决该问题的有效途径 .该文将简单贝叶斯方法应用于增量分类中 ,提出了一种增量贝叶斯学习模型 ,给出了增量贝叶斯推理过程 ,包括增量地修正分类器参数和增量地分类测试样本 .实验结果表明 。
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关键词
增量贝叶斯分类模型
增量学习
数据挖掘
人工智能
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职称材料
朴素贝叶斯分类器增量学习序列算法研究
被引量：
10
3
作者
姜卯生
王浩
姚宏亮
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2004年第14期57-59,共3页
首先介绍了一种朴素贝叶斯增量分类模型,然后提出了一种新的序列学习算法以弥补其学习序列中存在的不足训练实例的先验知识得不到充分利用,测试实例的完备性对分类的影响在学习过程中得不到体现等。该算法引入一个分类损失权重系数λ,...
首先介绍了一种朴素贝叶斯增量分类模型,然后提出了一种新的序列学习算法以弥补其学习序列中存在的不足训练实例的先验知识得不到充分利用,测试实例的完备性对分类的影响在学习过程中得不到体现等。该算法引入一个分类损失权重系数λ,用于计算分类损失大小。引入该系数的作用在于充分利用先验知识对分类器进行了优化;通过选择合理的学习序列强化了较完备数据对分类的积极影响,弱化了噪音数据的消极影响,从而提高分类精度;弥补了独立性假设在实际问题中的不足等。
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关键词
贝叶斯分类器
增量学习
共轭分布
dirichlet
分布
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职称材料
题名
基于Dirichlet分布的贝叶斯分类算法的手写数字字符识别
被引量：
1
1
作者
应晓槟
吴炜
滕奇志
杨晓敏
朱强军
机构
四川大学电子信息学院图像信息研究所
出处
《电子测量技术》
2007年第2期81-83,107,共4页
文摘
贝叶斯分类器是一种基于概率统计的常用分类器。本文在原有的贝叶斯分类的基础上进行了改进,提出了一种基于Dirichlet分布的贝叶斯分类模型,对手写数字字符进行识别的算法。该算法用模板法进行提取特征,这种方法更易操作,提取特征的效果也好。实验表明,用贝叶斯分类方法比传统的Fisher分类算法能更好地对手写数字字符进行分类识别,且在众多领域中有较大的应用价值。
关键词
贝叶斯分类器
共轭
dirichlet
分布
增量学习
Keywords
bayesian
classifier
conjugate
dirichlet distribution
incremental learning
分类号
TP391.41 [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
一种增量贝叶斯分类模型
被引量：
56
2
作者
宫秀军
刘少辉
史忠植
机构
中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室
出处
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2002年第6期645-650,共6页
基金
国家自然科学基金 (60 0 73 0 19
6980 3 0 10 )资助
文摘
分类一直是机器学习、模式识别和数据挖掘研究的核心问题 .从海量数据中学习分类知识 ,尤其是当获得大量的带有类别标注的样本代价较高时 ,增量学习是解决该问题的有效途径 .该文将简单贝叶斯方法应用于增量分类中 ,提出了一种增量贝叶斯学习模型 ,给出了增量贝叶斯推理过程 ,包括增量地修正分类器参数和增量地分类测试样本 .实验结果表明 。
关键词
增量贝叶斯分类模型
增量学习
数据挖掘
人工智能
Keywords
simple Bayes,
incremental learning
,
conjugate
dirichlet distribution
, data mining
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
朴素贝叶斯分类器增量学习序列算法研究
被引量：
10
3
作者
姜卯生
王浩
姚宏亮
机构
合肥工业大学计算机科学与技术系
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2004年第14期57-59,共3页
基金
安徽省自然科学基金(编号:03042305)资助
文摘
首先介绍了一种朴素贝叶斯增量分类模型,然后提出了一种新的序列学习算法以弥补其学习序列中存在的不足训练实例的先验知识得不到充分利用,测试实例的完备性对分类的影响在学习过程中得不到体现等。该算法引入一个分类损失权重系数λ,用于计算分类损失大小。引入该系数的作用在于充分利用先验知识对分类器进行了优化;通过选择合理的学习序列强化了较完备数据对分类的积极影响,弱化了噪音数据的消极影响,从而提高分类精度;弥补了独立性假设在实际问题中的不足等。
关键词
贝叶斯分类器
增量学习
共轭分布
dirichlet
分布
Keywords
bayesian classfier
,
incremental learning
,
conjugate distribution
,
dirichlet distribution
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Dirichlet分布的贝叶斯分类算法的手写数字字符识别
应晓槟
吴炜
滕奇志
杨晓敏
朱强军
《电子测量技术》
2007
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
一种增量贝叶斯分类模型
宫秀军
刘少辉
史忠植
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2002
56
在线阅读
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职称材料
3
朴素贝叶斯分类器增量学习序列算法研究
姜卯生
王浩
姚宏亮
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2004
10
在线阅读
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职称材料
已选择
0
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参考文献
引证文献
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