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Uma metodologia para o aprendizado semi-supervisionado de classificadores Bayesianos (2005)

  • Authors:
  • USP affiliated authors: CIRELO, MARCELO CESAR - EP
  • USP Schools: EP
  • Sigla do Departamento: PMR
  • Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
  • Language: Português
  • Abstract: Neste trabalho são apresentados métodos para aprendizado de classificadores Bayesianos a partir de bases de dados contendo dados rotulados e não-rotulados (aprendizado semi-supervisionado). O trabalho apresenta dois novos algoritmos, SSS e CBL-EM, e compara estes algoritmos com versões de classificadores Naive Bayes, Tree-Augmented Naive Bayes e Structural-EM. As principais contribuições foram o desenvolvimento de um método para utilizar o algoritmo CBL1 em conjunto com o algoritmo EM (do inglês Expectation-Maximization) e a definição de uma metodologia para o aprendizado semi-supervisionado de classificadores Bayesianos. Os resultados empíricos mostram que os algoritmos propostos tem desempenho superior aos algoritmos existentes para aprendizado com dados rotulados e não-rotulados
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 31.03.2005

  • Exemplares físicos disponíveis nas Bibliotecas da USP
    BibliotecaCód. de barrasNúm. de chamada
    EPBC31200033625FD-3942
    How to cite
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    • ABNT

      CIRELO, Marcelo Cesar; COZMAN, Fabio Gagliardi. Uma metodologia para o aprendizado semi-supervisionado de classificadores Bayesianos. 2005.Universidade de São Paulo, São Paulo, 2005.
    • APA

      Cirelo, M. C., & Cozman, F. G. (2005). Uma metodologia para o aprendizado semi-supervisionado de classificadores Bayesianos. Universidade de São Paulo, São Paulo.
    • NLM

      Cirelo MC, Cozman FG. Uma metodologia para o aprendizado semi-supervisionado de classificadores Bayesianos. 2005 ;
    • Vancouver

      Cirelo MC, Cozman FG. Uma metodologia para o aprendizado semi-supervisionado de classificadores Bayesianos. 2005 ;

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