【摘 要】
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针对现有多任务学习方法运行效率低和数据信息利用不足的问题,提出了一种新的多任务朴素贝叶斯学习方法。该方法基于朴素贝叶斯原理,将经典的单任务朴素贝叶斯模型引入到多任
【机 构】
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国防科技大学信息系统工程重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61703416),湖南省自然科学基金资助项目(2018JJ3614)
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针对现有多任务学习方法运行效率低和数据信息利用不足的问题,提出了一种新的多任务朴素贝叶斯学习方法。该方法基于朴素贝叶斯原理,将经典的单任务朴素贝叶斯模型引入到多任务学习问题中,通过两种新的更新策略,更好地利用总体数据的先验信息来提高模型的分类性能和泛化能力;该方法与目前的多任务学习模型相比,运行效率显著提升。实验结果表明,该方法优于只针对单任务的朴素贝叶斯学习方法,并在部分数据集上优于当前主流的多任务学习方法。
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