论文部分内容阅读
局部加权朴素贝叶斯(LWNB)是朴素贝叶斯(NB)的一种较好的改进,判别频率估计(DFE)可以极大地提高NB的泛化正确率。受LWNB和DFE启发,提出逐渐缩小空间(GCS)算法用来学习NB参数:对于一个测试实例,寻找包含全体训练实例的全局空间的一系列逐渐缩小的子空间。这些子空间具有两种性质:1)它们都包含测试实例;2)一个空间一定包含在任何一个比它大的空间中。在逐渐缩小的空间上使用修改的DFE(MDFE)算法渐进地学习NB的参数,然后使用NB分类测试实例。与LWNB的根本不同是:GCS使用全体训练实