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通过分析传统基于概率度量的K邻近置信度评估方法,提出一种基于最大差距的置信度评估方法,并在UCI数据集上对两种方法进行对比实验.实验结果表明,基于最大差距的置信度评估方法在宏平均召回率、宏平均精度及所用时间上均优于K邻近置信度评估方法,从而可进一步优化半监督分类学习中数据样本的置信度评估.
基于最大差距的置信度评估算法
【摘 要】
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通过分析传统基于概率度量的K邻近置信度评估方法,提出一种基于最大差距的置信度评估方法,并在UCI数据集上对两种方法进行对比实验.实验结果表明,基于最大差距的置信度评估方
【机 构】
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吉林大学计算机科学与技术学院,东北师范大学计算机科学与信息技术学院
【出 处】
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吉林大学学报(理学版)
【发表日期】
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2015年06期
【基金项目】
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国家自然科学基金(批准号:61272209)
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