發(fā)信人: yaomc (白頭翁&山東大漢), 信區(qū): DataMining
標(biāo)  題: [合集]討論一下BNB算法！
發(fā)信站: 南京大學(xué)小百合站 (Fri Jan 11 14:30:32 2002), 站內(nèi)信件

tyqqre (tyqqre) 于Tue Dec  4 10:56:45 2001)
提到：

BNB--Boosted Naive Bayesian（推進(jìn)貝葉斯？）

我的理解是，每個(gè)訓(xùn)練例都有一個(gè)權(quán)值，用這些訓(xùn)練例使用樸素貝葉斯方法得到一個(gè)分類
器C1后,將C1應(yīng)用到訓(xùn)練例上，將分類錯(cuò)誤的訓(xùn)練例的權(quán)值加大，利用新的權(quán)值的訓(xùn)練例使
用樸素貝葉斯方法得到分類器C2，顯然C2更關(guān)注C1分類錯(cuò)誤的例子。如此循環(huán)T次。最后，
以每個(gè)分類器的準(zhǔn)確性作為權(quán)值，加權(quán)求和每個(gè)分類器的輸出，得到結(jié)果。


不知道我的理解對不對？還望大家指教！謝謝！

waterflower (擁抱陽光) 于Tue Dec  4 12:25:42 2001提到：

哪二有相應(yīng)的文獻(xiàn)可以看


tyqqre (tyqqre) 于Tue Dec  4 14:20:23 2001)
提到：

Elkan C. (1997). Boosting and Naive Bayesian Learning. Technical Report No. CS
97-557, September 1997, UCSD.