Building an Ensemble of Fine-Tuned Naive Bayesian Classifiers for Text Classification

Text classification is one domain in which the naive Bayesian (NB) learning algorithm performs remarkably well. However, making further improvement in performance using ensemble-building techniques proved to be a challenge because NB is a stable algorithm. This work shows that, while an ensemble of...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Entropy (Basel, Switzerland) Ročník 20; číslo 11; s. 857
Hlavní autoři:	El Hindi, Khalil, AlSalman, Hussien, Qasem, Safwan, Al Ahmadi, Saad
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Basel MDPI AG 07.11.2018 MDPI
Témata:	Accuracy Algorithms Bayesian analysis Classification Classifiers Datasets ensembles of classifiers fine-tuning naive Bayesian algorithm Machine learning naive Bayesian learning Neural networks Probability distribution Text categorization text classification
ISSN:	1099-4300, 1099-4300
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!