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基于特征多视图提升Naive Bayesian的Boosting改进算法
被引量：
1
1
作者
林正奎
唐焕玲
+1 位作者
鲁明羽
王敬东
《北京交通大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第6期70-75,共6页
AdaBoost作为一种有效的集成学习方法,能够明显提高不稳定学习算法的分类正确率,但对稳定的Naive Bayesian分类算法的提升效果却不明显.为此,利用多种特征评估函数建立不同的特征视图,生成多个有差异的加权朴素贝叶斯(WNB)基分类器;尝...
AdaBoost作为一种有效的集成学习方法,能够明显提高不稳定学习算法的分类正确率,但对稳定的Naive Bayesian分类算法的提升效果却不明显.为此,利用多种特征评估函数建立不同的特征视图,生成多个有差异的加权朴素贝叶斯(WNB)基分类器;尝试使用几种不同的方式将样本权重嵌入WNB基分类器的参数中,对WNB产生扰动,进一步增加基分类器的不稳定性.实验结果表明,对比AdaBoost所提算法,Boost MV-WNB能够明显提升WNB文本分类器的性能.
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关键词
ADABOOST
加权朴素贝叶斯
文本分类
特征多视图
样本权重
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题名
基于特征多视图提升Naive Bayesian的Boosting改进算法
被引量：
1
1
作者
林正奎
唐焕玲
鲁明羽
王敬东
机构
大连海事大学信息科学技术学院
中国工商银行股份有限公司烟台分行
出处
《北京交通大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第6期70-75,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(60773084
J0724003
+1 种基金
60603023)
高等学校博士学科点专项科研基金项目资助(20070151009)
文摘
AdaBoost作为一种有效的集成学习方法,能够明显提高不稳定学习算法的分类正确率,但对稳定的Naive Bayesian分类算法的提升效果却不明显.为此,利用多种特征评估函数建立不同的特征视图,生成多个有差异的加权朴素贝叶斯(WNB)基分类器;尝试使用几种不同的方式将样本权重嵌入WNB基分类器的参数中,对WNB产生扰动,进一步增加基分类器的不稳定性.实验结果表明,对比AdaBoost所提算法,Boost MV-WNB能够明显提升WNB文本分类器的性能.
关键词
ADABOOST
加权朴素贝叶斯
文本分类
特征多视图
样本权重
Keywords
AdaBoost
weighted Naive Bayesian classifier
text categorization
multiple views
exampies＇ weight
分类号
TP181 [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
基于特征多视图提升Naive Bayesian的Boosting改进算法
林正奎
唐焕玲
鲁明羽
王敬东
《北京交通大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009
1
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