【摘 要】
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结合半监督学习和集成学习方法，提出了一种基于置信度重取样的SemiBoost．CR分类模型。给出了基于标注近邻与未标注近邻的置信度计算公式，按照置信度重采样，不仅选取一定比例置信
【机 构】
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山东工商学院计算机科学与技术学院,大连海事大学信息科学技术学院
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结合半监督学习和集成学习方法，提出了一种基于置信度重取样的SemiBoost．CR分类模型。给出了基于标注近邻与未标注近邻的置信度计算公式，按照置信度重采样，不仅选取一定比例置信度较高的未标注样本，而且选取一定比例置信度较低的未标注样本，分别以不同的策略加入到已标注的训练样本集。引入置信度高的未标注样本，用以提高基分类器的正确性（accuracy）；而引入置信度低的未标注样本，目的则是进一步增加基分类器间的差异性（diversity）。对比实验表明，SemiBoost．CR分类模型能够有效提升NaiveB
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