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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 제27권 제1호(B)
발행연도
2000.4
수록면
256 - 258 (3page)

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최근 들어, 여러 기계학습 알고리즘이 문서 분류와 여과에 사용되고 있다. 특히 AdaBoost와 같은 부스팅 알고리즘은 실세계의 문서 데이터에 사용되었을 때 비교적 좋은 성능을 보이는 것으로 알려져 있다. 그러나 지금까지의 부스팅 알고리즘은 모두 단어의 존재 여부만을 가지고 판단하는 분류자를 기반으로 하고 있기 때문에 가중치 정보를 충분히 사용할 수 없다는 단점이 있다. 이 논문에서는 나이브 ... 전체 초록 보기

목차

요약

1. 서론

2. 관련 연구

3. BayesBoost 를 이용한 문서 여과

4. 실험 및 결과

5. 결론

감사의 글

참고 문헌

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