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준지도 학습 나이브 베이즈
준지도 학습 나이브 베이즈는 고전적인 나이브 베이즈 생성 모델을 확장하여 소량의 레이블이 지정된 데이터 세트와 함께 대규모의 레이블이 지정되지 않은 데이터를 활용합니다. 기대값-최대화(Expectation-Maximization)를 사용하여 레이블이 지정되지 않은 예제에 대한 부드러운 클래스 할당을 반복적으로 추론하고 클래스 및 특징 매개변수를 재추정하여, 레이블이 지정된 예제가 부족할 때 분류기의 성능을 상당히 향상시킵니다.
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출처
- Nigam, K., McCallum, A. K., Thrun, S., & Mitchell, T. (2000). Text Classification from Labeled and Unlabeled Documents using EM. Machine Learning, 39(2–3), 103–134. DOI: 10.1023/A:1007692713085 ↗
- Chapelle, O., Scholkopf, B., & Zien, A. (Eds.). (2006). Semi-Supervised Learning. MIT Press. ISBN: 978-0-262-03358-9
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Naive Bayes (EM-augmented Generative Classifier). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/machine-learning/semi-supervised-naive-bayes
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