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四种机器学习方法的实验性比较研究
四种机器学习方法的实验性比较研究
来源 :第7届中国机器学习学术会议 | 被引量 : 0次 | 上传用户:wmstudio
【摘 要】
:
该文利用UCI机器学习数据库中的数据集对四种机器学习方法进行了实验性比较研究,包括混合学习算法IHMCAP和HMCAP,目前最流行的决策树学习算法C4.5以及神经网络学习算法BP。对实
【作 者】
:
周志华
葛翔
陈兆乾
【机 构】
:
南京大学计算机软件新技术国家重点实验室(南京)
【出 处】
:
第7届中国机器学习学术会议
【发表日期】
:
2000年期
【关键词】
:
机器学习方法
实验性
网络学习算法
机器学习数据库
算法选择
实际应用
比较研究
数据集
决策树
经验性
神经
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该文利用UCI机器学习数据库中的数据集对四种机器学习方法进行了实验性比较研究,包括混合学习算法IHMCAP和HMCAP,目前最流行的决策树学习算法C4.5以及神经网络学习算法BP。对实验结果的分析产生了一些有助于在实际应用中进行算法选择的经验性结论。
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