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문제 정의
- 이 논문에서는 위에서 언급된 두 방법을 결합하여 대용량 데이 터를 효과적으로 다룰 수 있는 새로운 학습 방법으로서 Selective BAN을 제안한다. 이것은 다음과 같은 두 단계로 이루어진다.
- 이에 데이터의 차원 축소는 필수적이라 하겠다. 이 논문에서는 표본 기반의 입력변 수 집합을 선택하는 알고리즘을 베이지안 네트웍과 결합하여 능동적으로 학습을 하는 Selective Augmented Naive-Bayes Classifier를 제안하고 실험적 결과를 통해 이 방법이 데이터마이닝에 유용함을 보이고자 한다.
가설 설정
- 이것은 데이터 마이닝 데이터와 같이 에러가 많은 데이터를 다룰 때는 심각한 문제가 아닐 수 없다. 두 번째는 위계적 구조를 다룰 수 없다는 것이다. 위계적 구조를 가지면 입력변수들 간의 숨은 원인을 찾아낼 수 있으며 좀 더 효율적으로 학습할 수 있는 장점을 가지게 된다.
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