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给出了Lie群机器学习（LML）的学习子空间轨道生成格及相关的基本概念,包括李群机器学习中的样例数据集、轨道生成格理论及其算法,同时也给出了实例验证分析,与C4.5、N-Bayes算法在分类正确率上进行了比较,由此进一步证明了该理论的可行性以及算法的有效性.
李群机器学习（LML）的学习子空间轨道生成理论及算法初探
【摘 要】
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给出了Lie群机器学习（LML）的学习子空间轨道生成格及相关的基本概念,包括李群机器学习中的样例数据集、轨道生成格理论及其算法,同时也给出了实例验证分析,与C4.5、N-Bayes算法
【机 构】
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苏州大学计算机科学与技术学院
【出 处】
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苏州大学学报：自然科学版
【发表日期】
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2007年1期
【基金项目】
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江苏省自然科学基金资助项目（BK2005027,BK2002040）,苏州大学211基金资助项目（2118005）
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