En av de enklaste, och ändå mest konsekvent väl fungerande uppsättningen av klassificerare är Naïve Bayes modeller. Dessa modeller bygger på två antaganden: (i) Alla attribut som används för att beskriva en instans är villkorligt oberoende med tanke på klassen av den instansen, och (ii) alla attribut följer en specifik parametrisk familj av distributioner. I detta dokument föreslår vi en ny uppsättning modeller för klassificering inom kontinuerliga områden, så kallade latenta klassificeringsmodeller. Den latenta klassificeringsmodellen kan i stort sett ses som en kombination av Naïve Bayes-modellen med en blandning av faktoranalysatorer, vilket avlastar antaganden om Naïve Bayes-klassificeringen. I den föreslagna modellen beskrivs de kontinuerliga attributen med en blandning av multivariata Gaussians, där de villkorliga beroendena bland attributen kodas med latent variabler. Vi presenterar algoritmer för att lära sig både parametrarna och strukturen för en latent klassificeringsmodell, och vi visar empiriskt att noggrannheten hos den föreslagna modellen är betydligt högre än noggrannheten hos andra probabilistiska klassificeringar.
Langseth och Nielsen REF föreslår latent klassificeringsmodell.
Latent Classification Models
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}