融合主动学习的改进贝叶斯半监督分类算法研究

• 作者: 刘建峰 吕佳
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 半监督分类 主动学习策略 概率模型 贝叶斯分类 KL距离
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 所属期刊栏目: 算法、设计与应用
• 页码范围: 1938-1940
• 页数: 3页
• 分类号: TP18|TP391.4|TP301.6
• 语种: 中文

摘要

半监督学习是人工智能领域一个重要的研究内容;在半监督学习中,如何有效利用未标记样本来提高分类器的泛化性能,是机器学习研究的热点和难点;主动学习可解决未标记样本有效利用的问题,将主动学习引入到半监督分类中,并改进贝叶斯算法,提出了一种基于改进贝叶斯算法的主动学习与半监督学习结合算法;实验结果表明,该方法取得了较好的分类效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吕佳	重庆师范大学计算机与信息科学学院	56	473	9.0	20.0
2	刘建峰	重庆师范大学计算机与信息科学学院	5	8	2.0	2.0