一种增量贝叶斯分类模型
文献类型：期刊论文
| 作者 | 宫秀军; 刘少辉; 史忠植 |
| 刊名 | 计算机学报
 |
| 出版日期 | 2002 |
| 卷号 | 25.0期号:006页码:645 |
| 关键词 | 增量贝叶斯分类模型 增量学习 数据挖掘 人工智能 |
| ISSN号 | 0254-4164 |
| 英文摘要 | 分类一直是机器学习，模型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，该文将简单贝叶期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，该算法是可行的和有效。 |
| 语种 | 英语 |
| 源URL | [http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/37517]  |
| 专题 | 中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文 |
| 作者单位 | 中国科学院计算技术研究所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 宫秀军,刘少辉,史忠植. 一种增量贝叶斯分类模型[J]. 计算机学报,2002,25.0(006):645. |
| APA | 宫秀军,刘少辉,&史忠植.(2002).一种增量贝叶斯分类模型.计算机学报,25.0(006),645. |
| MLA | 宫秀军,et al."一种增量贝叶斯分类模型".计算机学报 25.0.006(2002):645. |
入库方式： OAI收割
来源：计算技术研究所
浏览0
下载0
收藏0
其他版本
除非特别说明，本系统中所有内容都受版权保护，并保留所有权利。