Naive Bayes är en välkänd och studerade algoritm både inom statistik och maskininlärning. Bayesianska inlärningsalgoritmer representerar varje koncept med en enda probabilistisk sammanfattning. I detta dokument presenterar vi ett iterativt förhållningssätt till naiva Bayes. Iterativa Bayes börjar med distributionstabellerna som byggdes av de naiva Bayes. Dessa tabeller uppdateras iterativt för att förbättra den fördelning av sannolikhetsklass som är förknippad med varje övningsexempel. I detta papper hävdar vi att Iterative Bayes minimerar en quadratic förlust funktion i stället för 0 -1 förlust funktion som vanligtvis gäller för klassification problem. Experimentell utvärdering av Iterative Bayes på 27 referensdatauppsättningar visar konsekventa framsteg i noggrannhet. En intressant sida eekt av vår algoritm är att den visar sig vara robust att tillskriva beroenden.
-Gama presenterade en algoritm som iterativt uppdatera beredskapsplanerna för att förbättra sannolikhetsklass fördelningen i samband med varje träningsexempel REF.
Iterative Bayes
{'venue': 'Theor. Comput. Sci.', 'journal': 'Theor. Comput. Sci.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}