作者:李金华 梁永全 吕芳芳朴素贝叶斯分类器属性加权增量学习训练集
摘要:朴素贝叶斯分类器难以获得大量有类标签的训练集,而且传统的贝叶斯分类方法在有新的训练样本加入时,需要重新学习已学习过的样本,耗费大量时间。为此引入增量学习方法,在此基础上提出了属性加权朴素贝叶斯算法,该算法通过属性加权来提高朴素贝叶斯分类器的性能,加权参数直接从训练数据中学习得到。通过由Weka推荐的UCI数据集的实验结果表明,该算法是可行的和有效的。
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《计算机与现代化》(CN:36-1137/TP)是一本有较高学术价值的大型月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《计算机与现代化》自创刊以来,以理论联系实际、促进应用开发为宗旨,主要刊登计算机专业方面的新理论、新技术及其在各个领域中应用成果的论文,设有系统分析与设计、软件工程、网络与通讯、过程控制、辅助设计、中文信息技术、人工智能、综合述评、应用与实践等栏目,既有相当的学术水平,又有现实的指导作用。
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