【摘 要】
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为解决监督学习过程中训练样本集过小问题,提出一种未标记样本辅助学习与主动学习相结合的学习方法.基于用户已标记样本与数据库内未标记样本,利用EM算法得到初始朴素贝叶斯
【机 构】
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上海交通大学图像处理与模式识别研究所
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为解决监督学习过程中训练样本集过小问题,提出一种未标记样本辅助学习与主动学习相结合的学习方法.基于用户已标记样本与数据库内未标记样本,利用EM算法得到初始朴素贝叶斯分类器与初始假设;主动学习算法寻找数据库内对于优化学习过程最有用的样本请求用户标记;算法根据用户反馈,迭代更新已有查询概念,直至用户满意为止.实验表明,本文算法能够显著提高学习器的效率和性能,并可快速收敛于用户定义的查询概念.
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