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期刊论文
基于Bayes的有噪训练集去噪方法研究
基于Bayes的有噪训练集去噪方法研究
来源 :计算机科学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:lovekker
【摘 要】
:
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
【作 者】
:
罗俊杰
孙江文
王崇骏
陈世福
【机 构】
:
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】
:
计算机科学
【发表日期】
:
2008年9期
【关键词】
:
噪声
噪声辨别
噪声纠正
Noise
Noise identifying
Noise correcting
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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。
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