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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2011.9
- 수록면
- 83 - 87 (5page)
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나이브 베이시안은 기계학습에서 많이 사용되고 상대적으로 좋은 성능을 보인다. 하지만 전통적인 나이브 베이시안 학습의 환경은 두 가지의 가정을 기반으로 학습을 수행한다: (1) 각 속성들의 값은 서로 독립적이다. (2) 각 속성들의 중요도는 동일하다. 본 연구에서는 각 속성의 중요도가 동일하다는 가정에 대하여 새로운 방법을 제시한다. 즉 각 속성은 현실적으로 다른 중요도를 가지며 본 논문은 나이브 베이시안에서 각 속성의 중요도를 계산하는 새로운 방식을 제안한다. 제안된 알고리즘은 다수의 데이터를 이용하여 기존의 나이브 베이시안과 SBC 등의 다른 확장된 나이브 베이시안 방법들과 비교하였고 대부분의 경우에 더 좋은 성능을 보임을 알 수 있었다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 속성의 중요도 계산
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌
저자소개
참고문헌 (9)
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1. [학술대회논문] - Claire Cardie / 1997 / Improving minority class prediction using case-specific feature weights / the Fourteenth International Conference on Machine Learning : 57 ~ 65
2. [학술지(정기간행물)] - Pedro Domingos / 1997 / On the optimality of the simple bayesian classifier under zero-one loss / Machine Learning 29 (2)
3. [학술대회논문] - Thomas Gartner / 2001 / Wbcsvm: Weighted bayesian classification based on support vector machines / the Eighteenth International Conference on Machine Learning
4. [학술지(정기간행물)] - Mark Hall / 2007 / A decision tree-based attribute weighting filter for naive bayes / Knowledge-Based Systems 20 (2) : 13 ~
5. [학술지(정기간행물)] - S. Kullback / 1951 / On information and sufficiency / The Annals of Mathematical Statistics 22 (1) : 79 ~ 86
2. [학술지(정기간행물)] - Pedro Domingos / 1997 / On the optimality of the simple bayesian classifier under zero-one loss / Machine Learning 29 (2)
3. [학술대회논문] - Thomas Gartner / 2001 / Wbcsvm: Weighted bayesian classification based on support vector machines / the Eighteenth International Conference on Machine Learning
4. [학술지(정기간행물)] - Mark Hall / 2007 / A decision tree-based attribute weighting filter for naive bayes / Knowledge-Based Systems 20 (2) : 13 ~
5. [학술지(정기간행물)] - S. Kullback / 1951 / On information and sufficiency / The Annals of Mathematical Statistics 22 (1) : 79 ~ 86
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