En av de enklaste, och ändå mest konsekvent högpresterande uppsättningen av klassificeringar är de naiva Bayes modellerna (en särskild klass av Bayesian nätverksmodeller). Dessa modeller bygger dock på det (naiva) antagandet att alla attribut som används för att beskriva en instans är villkorligt oberoende med tanke på denna instanss klass. För att mildra detta oberoende antagande, har vi i tidigare arbete föreslagit en familj av modeller, kallas latent klassificering modeller (LCMs). LCM definieras för kontinuerliga domäner och generalisera den naiva Bayes-modellen genom att använda latenta variabler för att modellera klassvillkorade beroenden mellan attributen. Förutom att ge god klassificeringsnoggrannhet har LCM-modellen flera tilltalande egenskaper, inklusive ett relativt litet parameterutrymme som gör den mindre känslig för övermontering. I detta dokument tar vi ett första steg mot att generalisera LCM till hybrida domäner, genom att föreslå en LCM-modell för domäner med binära attribut. Vi presenterar algoritmer för att lära sig den föreslagna modellen, och vi beskriver en variationsbaserad approximation-baserad slutsats förfarande. Slutligen jämför vi empiriskt exaktheten i den föreslagna modellen med noggrannheten hos andra klassificeringar för ett antal olika domäner, inklusive problemet med att känna igen symboler i svartvita bilder.
Nyligen utvidgar Langseth och Nielsen REF den latenta klassificeringsmodellen till diskret domän.
Latent Classification Models for Binary Data
{'venue': 'Pattern Recognit.', 'journal': 'Pattern Recognit.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}