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摘要:
针对朴素贝叶斯模型的稳定性,进一步提高朴素贝叶斯模型的性能,通过集成学习方法克服朴素贝叶斯模型中属性独立的限制条件,提出一种基于Oracle选择的朴素贝叶斯集成算法,使用Oracle选择机制破坏其稳定性,并从中选取较好的分类器作为集成学习中的个体成员,使用投票方法对结果进行融合.实验结果证明,该算法能提高朴素贝叶斯模型分类的正确率,表明OSBE的性能在一些数据集上优于Bagging与Adaboost集成学习的性能.
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文献信息
篇名 基于Oracle选择的朴素贝叶斯集成算法
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 朴素贝叶斯集成 Oracle机制 稳定性 投票法
年,卷(期) 2009,(5) 所属期刊栏目 人工智能及识别技术
研究方向 页码范围 183-184,196
页数 3页 分类号 TP18
字数 3640字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2009.05.063
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李凯 河北大学数学与计算机学院 52 435 12.0 19.0
2 郝丽锋 河北大学数学与计算机学院 1 5 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
朴素贝叶斯集成
Oracle机制
稳定性
投票法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
总被引数(次)
317027
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