naive bayes | BriefGPT - AI 论文速递

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朴素贝叶斯分类的变量选择
我们提出了一种稀疏版本的朴素贝叶斯分类器，考虑到协变量的相关性，可以使用不同的性能度量来选择特征，并且可以包括对高度相关的组的性能约束。研究结果表明，与其他特征选择方法相比，所提出的稀疏朴素贝叶斯分类器在准确性、稀疏性和运行时间方面都具有竞
PDF5 months ago
基于迁徙鸟优化的文本分类特征选择
介绍了一种新颖的方法 MBO-NB，它利用迁移鸟优化（MBO）和朴素贝叶斯作为内部分类器，解决了在具有大量特征的文本分类中的特征选择挑战。重点关注计算效率，我们使用信息增益算法对原始数据进行预处理，从平均 62221 个特征数量策略性地减少
PDF6 months ago
朴素贝叶斯和随机森林在软件缺陷预测中的元分析比较
本研究通过系统文献综述和元分析的方法，发现在预测软件缺陷方面，朴素贝叶斯和随机森林模型在召回率、F - 度量和精确度方面没有显著差异。
PDFa year ago
迈向系统化的日内新闻筛选：以流动性为重点的方法
该研究以资产预测表现为切入点，提出使用流动性驱动变量筛选对资产影响较大的新闻，并运用朴素贝叶斯分类方法，从而提高短期资产回报预测的准确性。
PDFa year ago
使用 spaCy 构建有效的电子邮件垃圾邮件分类模型
本研究使用 spaCy 自然语言处理库和三种机器学习算法，其中包括朴素贝叶斯（ Naive Bayes）、决策树 C45 和多层感知器（MLP），来检测从 Gmail 服务中收集的垃圾邮件，并发现多层感知器（MLP）算法的准确率达到了 96
PDFa year ago
重新审视判别式与生成式分类器：理论与影响
本篇论文关注于深度学习中基于预训练模型所进行的线性评估，提出了朴素贝叶斯作为线性评估分类器的替代方案，在多分类情况下，我们发现，相对于逻辑回归，朴素贝叶斯需要更少的样本即可接近其渐近误差。
PDFa year ago
长文档分类的比较研究
研究长文档分类任务使用标准的机器学习方法（如 Naive Bayes 和 BERT），在六个文本分类数据集上进行了广泛的算法比较研究，发现 BERT 模型性能稳定良好，但基于传统机器学习模型（如 BiLSTM 和 GloVe）也能在大多数数
PDF3 years ago
MM基于编码器和朴素贝叶斯模型的网络攻击分类器，用于资源受限设备
本文提出了 NBcoded，一种新颖而轻量级的攻击分类工具，重点解决了在有限的资源设备和不过载设备性能的情况下使用攻击分类器时高计算要求和高内存使用的问题，并将其与其他分类器进行了比较。
PDF3 years ago
基于机器学习的鲁棒预测模型在现实生活中的应用 —— 以移动电话数据为例
通过使用朴素贝叶斯和拉普拉斯估计，本文提出了一种稳健的预测模型来识别和消除真实生活中手机数据中的噪声实例，以提高模型的预测准确性。实验结果显示该模型在个人手机用户的通话日志等真实生活中的手机数据上具有很好的效果和精度。
PDF5 years ago
使用 Wikitology 进行知识增强的文本分类中 SVM 和朴素贝叶斯分类器的比较
本文比较了通过 Wikitology 对文本进行丰富的支持向量机和朴素贝叶斯分类器，验证结果表明，朴素贝叶斯分类器在外部知识库的丰富方面是更好的选择
PDF12 years ago
EMNLP使用机器学习技术的情感分类
通过使用电影评论数据，我们发现在情感分类方面，标准机器学习技术明显优于人类基准，但是我们使用的三种机器学习方法（朴素贝叶斯，最大熵分类和支持向量机）在情感分类方面表现不如传统基于主题的分类。我们得出结论，研究情感分类问题更具挑战性的因素。
PDF22 years ago