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基于描述复杂性的优化学习算法
卜东波; 许洪波; 白硕
2002
发表期刊计算机学报
ISSN0254-4164
卷号25.0期号:008页码:878
摘要从描述复杂性的角度出发,提出了一种新的优化学习算法,描述复杂性理论认为,一个数据集的最小长度描述最能体现出这个数据集的本质规律,借鉴机器学习和认知心理学领域的研究成果,该文采用“规则+例外”作为描述方法,从而把学习问题转化成求在“规则+例外”描述方法下的最小长度描述的优化问题,实验表明,这种算法的结果能够得到很好的解释。
关键词描述复杂性 优化 学习算法 机器学习
语种英语
文献类型期刊论文
条目标识符http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/31606
专题中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文
作者单位中国科学院计算技术研究所
第一作者单位中国科学院计算技术研究所
推荐引用方式
GB/T 7714
卜东波,许洪波,白硕. 基于描述复杂性的优化学习算法[J]. 计算机学报,2002,25.0(008):878.
APA 卜东波,许洪波,&白硕.(2002).基于描述复杂性的优化学习算法.计算机学报,25.0(008),878.
MLA 卜东波,et al."基于描述复杂性的优化学习算法".计算机学报 25.0.008(2002):878.
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