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为了在有标签的训练集中保留高质量的样本,首先利用无标签训练集得出置信度高的k个样本,再结合有标签训练样本,不断迭代直至训练完成。实验结果表明:随着无标记样本比例的不断增加,本文算法预测准确性明显高于朴素贝叶斯分类算法,而且其性能比传统半监督学习方法有所改善。
基于半监督学习的朴素贝叶斯分类新算法
【摘 要】
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为了在有标签的训练集中保留高质量的样本,首先利用无标签训练集得出置信度高的k个样本,再结合有标签训练样本,不断迭代直至训练完成。实验结果表明:随着无标记样本比例的不
【机 构】
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吉林大学计算机科学与技术学院,东北师范大学计算机科学与信息技术学院
【出 处】
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吉林大学学报(工学版)
【发表日期】
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2016年03期
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