【摘 要】
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模块化分类规则的归纳学习是机器学习领域应用较广的一类算法,已经发展形成了多个分支和派系,其中,Prism系列算法是当前该类学习算法的典型代表之一。Prism系列算法历经近20
【机 构】
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国防科学技术大学信息系统与管理学院
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模块化分类规则的归纳学习是机器学习领域应用较广的一类算法,已经发展形成了多个分支和派系,其中,Prism系列算法是当前该类学习算法的典型代表之一。Prism系列算法历经近20多年的发展,在多种归纳学习任务中得到了成功应用,目前已经成为决策树归纳算法的主要竞争者。本文在Prism系列算法基本框架的基础上,分别从单机算法和并发算法两个方面对Prism系列算法进行了综述,比较分析了不同算法对于多种分类问题的适应性、优缺点及相互关系,并展望了未来该类算法的发展方向。
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