2014년 춘계학술대회
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
커널 밀도 측정에서의 나이브 베이스 접근 방법 |
| 영문제목(English Title) |
Naive Bayes Approach in Kernel Density Estimation |
| 저자(Author) |
샹총량
유샹루
아메드 압둘하킴 알-압시
강대기
Zhongliang Xiang
Xiangru Yu
Ahmed Abdulhakim Al-Absi
Dae-Ki Kang
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 18 NO. 01 PP. 0076 ~ 0078 (2014. 05) |
한글내용
(Korean Abstract) |
나이브 베이스 학습은 유명하면서도, 빠르면서도 효과적인 지도 학습 방법으로, 다소 잡음을 가진 라벨이 있는 데이터집합을 다루는 데 좋은 성능을 보인다. 그러나, 나이브 베이스의 조건적 독립성 가정은 실세계 데이터를 다루는 데 필요한 특성에 다소 제약사항을 가지게 한다. 지금까지 연구자들이 이 조건적 독립성 가정을 완화시키는 방법들을 제안해 왔다. 이러한 방법들은 어트리뷰트 가중치, 커널 밀도 측정 등이 있다. 본 논문에서, 우리는 커널 밀도 측정과 어트리뷰트 가증치를 이용하여 나이브 베이스의 학습 효과를 개선하기 위한 NB Based on Attribute Weighting in Kernel Density Estimation (NBAWKDE) 이라는 새로운 접근 방법을 제안한다. |
영문내용
(English Abstract) |
Naive Bayes (NB, for shortly) learning is more popular, faster and effective supervised learning method to handle the labeled datasets especially in which have some noises, NB learning also has well performance. However, the conditional independent assumption of NB learning imposes some restriction on the property of handling data of real world. Some researchers proposed lots of methods to relax NB assumption, those methods also include attribute weighting, kernel density estimating. In this paper, we propose a novel approach called NB Based on Attribute Weighting in Kernel Density Estimation (NBAWKDE) to improve the NB learning classification ability via combining kernel density estimation and attribute weighting. |
| 키워드(Keyword) |
Naive Bayes
Attribute Weighting
Conditional Mutual Information
Kernel Density Estimation
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