用稀疏贝叶斯概率模型做文本分类

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摘要：如今，当处理大量数据集的协变量时，相比小样本量的一个常见问题是：估计与每个协变量相关联的参数。当协变量的数量远远超过样本的数量，参数估计变得非常困难。在这项研究中，我们开发了一个稀疏的Probit贝叶斯模型（SPBM）的基础上吉布斯抽样，其利用双指数函数之前诱导收缩，并减少在模型协变量的数目。使用6个领域，如数学，在维基百科已下载的方法中进行评估。我们通过计算并根据执行训练和测试组的分类的阈值作为决策规则。利用遍布全球50个运行平均灵敏度和特异性我们的模型的表现相比，支持向量机（SVM）。该SPBM实现了高分类精度和几乎所有的分析领域优于SVM。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/70356A/201519/665260954.html

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关键词：贝叶斯概率 贝叶斯 Probit cqvip 支持向量机 稀疏贝叶斯 参数估计 广义线性模型 机器学习 文本分类