基于覆盖的分类算法研究进展
文献类型:期刊论文
作者 | 史忠植; 何清 |
刊名 | 计算机学报
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出版日期 | 2007 |
期号 | 第8期页码:1235—1243 |
关键词 | 覆盖算法 基于超曲面的分类方法 极小一致集 机器学习 |
英文摘要 | 理解数据与感知数据密切相关.覆盖学习算法在低维空间往往能模拟人的视觉感知来表示数据分布.文中综述了基于覆盖的分类算法的研究进展,特别对基于超曲面的覆盖分类算法进行了详细阐述和分析,并指出了基于超曲面的分类算法进一步研究的方向. |
语种 | 中文 |
公开日期 | 2010-10-21 |
源URL | [http://ictir.ict.ac.cn/handle/311040/760] ![]() |
专题 | 中国科学院计算技术研究所期刊论文_2007年中文 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | 史忠植,何清. 基于覆盖的分类算法研究进展[J]. 计算机学报,2007(第8期):1235—1243. |
APA | 史忠植,&何清.(2007).基于覆盖的分类算法研究进展.计算机学报(第8期),1235—1243. |
MLA | 史忠植,et al."基于覆盖的分类算法研究进展".计算机学报 .第8期(2007):1235—1243. |
入库方式: OAI收割
来源:计算技术研究所
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