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bayesian classifier
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困扰于对抗防御？尝试扩散
通过使用扩散模型并遵循贝叶斯定理，我们提出了真实性最大化扩散分类器（TMDC），该分类器不受数据漂移和敌对训练的影响，并且采用一个优化策略以提高其对更强大敌对攻击的鲁棒性，该方法在 CIFAR10 数据集上实现了最先进的性能。
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3 months ago
贝叶斯负采样用于推荐
提出了一种基于贝叶斯分类器的负采样算法（BNS），通过区分真负样本和虚假负样本，提高了负采样的质量和推荐性能。
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2 years ago
学习正样本和未标注数据的变分方法探索
该论文介绍了一种用于正负标记样本不明确的情景下，从正样本和无标记样本中学习出二分类器的新方法 —— 使用变分原理的方法，可以直接从给定的数据中定量评估贝叶斯分类器的建模误差，并进一步提高该方法的鉴别性能和数值稳定性，还可以通过引入最大化分类
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5 years ago
MM
翻译中体裁和方法差异的语言学特征：计算视角
本文利用文本分类方法研究英德翻译语料库的类型和方法变化，使用基于词性标注的特征的组合，包括二元组、三元组和四元组，采用拉普拉斯平滑的贝叶斯分类器。使用分类器的输出对不同类型和翻译方法的主要区别进行了广泛的特征分析。
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7 years ago
利用 2-D Morlet 小波和监督分类进行视网膜血管分割
提出一种自动分割视网膜图像中的血管的方法，使用基于像素特征向量的小波变换响应和贝叶斯分类器来分类像素为血管或非血管，并在手动分割的标记像素的训练集上估计概率分布，以达到对公开数据库的非膜型图像进行评估的目的。
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19 years ago
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