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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이창환 (동국대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 데이타베이스 정보과학회논문지 : 데이타베이스 제37권 제6호
발행연도
2010.12
수록면
285 - 291 (7page)

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본 연구에서는 나이브 베이시안 학습의 환경에서 속성의 가중치를 계산하는 새로운 방식을 제안한다. 기존 방법들이 속성에 가중치를 부여하는 방식인데 반하여 본 연구에서는 한걸음 더 나아가 속성의 값에 가중치를 부여하는 새로운 방식을 연구하였다. 이러한 속성값의 가중치를 계산하기 위하여 Kullback-Leibler 함수를 이용하여 가중치를 계산하는 방식을 제안하였고 이러한 가중치들의 특성을 분석하였다. 제안된 알고리즘은 다수의 데이터를 이용하여 속성 가중치 방식과 비교하였고 대부분의 경우에 더 좋은 성능을 제공함을 알 수 있었다.
#기계학습 #데이터마이닝 #나이브 베이시안 #machine learning #data mining #naive Bayesian

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 가중치 기반 나이브 베이시안 방법
4. 속성값 기반의 가중치 계산방법
5. 속성 기반의 가중치 계산방법
6. 실험 결과
7. 결론
참고문헌

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - Pedro Domingos / 1997 / On the optimality of the simple bayesian classifier under zero-one loss / Machine Learning 29 (2) google schola 2. [학술대회논문] - Pat Langley / 1994 / Induction of selective bayesian classifiers / Proceedings of the Tenth Conference on Uncertainty in Articial Intelligence : 399 ~ 406 google schola 3. [학술대회논문] - Claire Cardie / 1997 / Improving minority class prediction using case-specific feature weights / Proceedings of the Fourteenth International Conference on Machine Learning : 57 ~ 65 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - Ron Kohavi / 1997 / Wrappers for feature subset selection / Articial Intelligence 97 (1) : 273 ~ 324 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - C. A. Ratanamahatana / 2003 / Feature selection for the naive bayesian classier using decision trees / Applied Articial Intelligence 17 (5) : 475 ~ 487 google schola

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