Three naive Bayes approaches for discrimination-free
三種歧視感知分類的方法： 1.我們在樸素貝葉斯模型中改變觀察到的概率，使其預測變得無歧視 2.第二種方法包括學習兩種不同的模型;一個S = 0，一個S = 1，然後對這些模型進行平衡 3.在第三個也是最複雜的方法中，我們引入了一個潛在變量L，它不加區分地反映一個對象的潛在「真」類。然後利用期望最大化技術學習模型中的概率。 樸素貝葉斯 優點： （1）樸素貝葉斯模型發源於古典數學理論，有穩
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