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特征提取是机器学习和决策表分析的重要步骤,直接关系到学习和决策质量.文中对目前特征提取的几种主要方法,即动态约简、神经网络、超平面、模板和作者提出的决策表分解、ITIL算法进行了评述,指出这些方法存在的不足,为特征提取的进一步研究指明了方向.
复杂决策表的特征提取方法研究
【摘 要】
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特征提取是机器学习和决策表分析的重要步骤,直接关系到学习和决策质量.文中对目前特征提取的几种主要方法,即动态约简、神经网络、超平面、模板和作者提出的决策表分解、ITI
【机 构】
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复旦大学管理学院,合肥工业大学机械汽车学院
【出 处】
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小型微型计算机系统
【发表日期】
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2002年10期
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