【摘 要】
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分类一直是机器学习、模式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 .
【机 构】
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中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室
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分类一直是机器学习、模式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 .该文将简单贝叶斯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的
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