基于QBC的主动学习研究及其应用

• 作者: 穆志纯 赵悦
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 主动学习 委员会选择 投票熵 相对熵 信用分类
• 年，卷（期）: 2006,（24）
• 所属期刊栏目: 博士论文
• 页码范围: 23-25
• 页数: 3页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3617字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2006.24.009

摘要

结合委员会成员投票熵和相对熵,改进了基于委员会选择算法(QBC)的主动学习,并应用基于该算法的主动贝叶斯网络对电信客户信用风险分类进行建模.实验结果表明,提出的基于改进的QBC主动贝叶斯网络分类器所建模型比原有算法有更好的分类精度,并且使用了少量的训练数据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	穆志纯	北京科技大学信息工程学院	140	1211	16.0	24.0
2	赵悦	北京科技大学信息工程学院	8	71	7.0	8.0