Uma metodologia para o aprendizado semi-supervisionado de classificadores Bayesianos (2005)
- Authors:
- Autor USP: CIRELO, MARCELO CESAR - EP
- Unidade: 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
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ABNT
CIRELO, Marcelo Cesar. Uma metodologia para o aprendizado semi-supervisionado de classificadores Bayesianos. 2005. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2005. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3132/tde-10112023-095922/. Acesso em: 28 mar. 2024. -
APA
Cirelo, M. C. (2005). Uma metodologia para o aprendizado semi-supervisionado de classificadores Bayesianos (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3132/tde-10112023-095922/ -
NLM
Cirelo MC. Uma metodologia para o aprendizado semi-supervisionado de classificadores Bayesianos [Internet]. 2005 ;[citado 2024 mar. 28 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3132/tde-10112023-095922/ -
Vancouver
Cirelo MC. Uma metodologia para o aprendizado semi-supervisionado de classificadores Bayesianos [Internet]. 2005 ;[citado 2024 mar. 28 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3132/tde-10112023-095922/
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