基于覆盖的分类算法研究进展
文献类型：期刊论文
| 作者 | 何清; 史忠植 |
| 刊名 | 计算机学报
 |
| 出版日期 | 2007 |
| 卷号 | 30.0期号:008页码:1235 |
| 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 |
| ISSN号 | 0254-4164 |
| 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 | 英语 |
| 源URL | [http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/26696]  |
| 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 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 何清,史忠植. 基于覆盖的分类算法研究进展[J]. 计算机学报,2007,30.0(008):1235. |
| APA | 何清,&史忠植.(2007).基于覆盖的分类算法研究进展.计算机学报,30.0(008),1235. |
| MLA | 何清,et al."基于覆盖的分类算法研究进展".计算机学报 30.0.008(2007):1235. |
入库方式： OAI收割
来源：计算技术研究所
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