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利用有噪训练集训练分类器的过程中，去噪是基本的预处理步骤。传统的去噪工作只是简单地删除被标记为噪声的实例。显然，这样处理会清除噪声实例中的有用信息。本文提出一种基于Bayes的去噪方法，不但能辨识出噪声而且能纠正噪声实例的错误类标，从而保证其有效信息不会丢失。
基于Bayes的有噪训练集去噪方法研究
【摘 要】
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利用有噪训练集训练分类器的过程中，去噪是基本的预处理步骤。传统的去噪工作只是简单地删除被标记为噪声的实例。显然，这样处理会清除噪声实例中的有用信息。本文提出一种基于
【机 构】
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南京大学计算机软件新技术国家重点实验室计算机科学与技术系
【出 处】
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计算机科学
【发表日期】
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2008年9期
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