ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







A Noise Tolerant Fine Tuning Algorithm For The Naıve Bayesian Learning Algorithm

المصدر: مجلة جامعة الملك سعود - علوم الحاسب والمعلومات
الناشر: جامعة الملك سعود
المؤلف الرئيسي: El Hindi, Khalil (Author)
المجلد/العدد: مج26, ع2
محكمة: نعم
الدولة: السعودية
التاريخ الميلادي: 2014
الصفحات: 237 - 246
DOI: 10.33948/0584-026-002-007
ISSN: 1319-1578
رقم MD: 973105
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: science
مواضيع:
كلمات المؤلف المفتاحية:
Machine Learning | Naive Bayesian Learning | Noise Handling | Overfitting | Instance Weighing
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
LEADER 01808nam a22002297a 4500
001 1716012
024 |3 10.33948/0584-026-002-007 
041 |a eng 
044 |b السعودية 
100 |9 524663  |a El Hindi, Khalil  |e Author 
245 |a A Noise Tolerant Fine Tuning Algorithm For The Naıve Bayesian Learning Algorithm 
260 |b جامعة الملك سعود  |c 2014 
300 |a 237 - 246 
336 |a بحوث ومقالات  |b Article 
520 |b This work improves on the FTNB algorithm to make it more tolerant to noise. The FTNB algorithm augments the Naϊve Bayesian (NB) learning algorithm with a fine tuning stage in an attempt to find better estimations of the probability terms involved. The fine-tuning stage has proved to be effective in improving the classification accuracy of the NB; however, it makes the NB algorithm more sensitive to noise in a training set. This work presents several modifications of the fine tuning stage to make it more tolerant to noise. Our empirical results using 47 data sets indicate that the proposed methods greatly enhance the algorithm tolerance to noise. Furthermore, one of the proposed methods improved the performance of the fine tuning method on many noise-free data sets. 
653 |a علوم الحاسوب  |a الخوارزميات  |a قواعد البيانات 
692 |b Machine Learning  |b Naive Bayesian Learning  |b Noise Handling  |b Overfitting  |b Instance Weighing 
773 |c 007  |e Journal of King Saud University (Computer and Information Sciences)  |f Maǧalaẗ ǧamʼaẗ al-malīk Saud : ùlm al-ḥasib wa al-maʼlumat  |l 002  |m مج26, ع2  |o 0584  |s مجلة جامعة الملك سعود - علوم الحاسب والمعلومات  |v 026  |x 1319-1578 
856 |u 0584-026-002-007.pdf 
930 |d y  |p y 
995 |a science 
999 |c 973105  |d 973105 

عناصر مشابهة