基于描述复杂性的优化学习算法
文献类型：期刊论文
| 作者 | 卜东波; 许洪波; 白硕 |
| 刊名 | 计算机学报
 |
| 出版日期 | 2002 |
| 卷号 | 25.0期号:008页码:878 |
| 关键词 | 描述复杂性 优化 学习算法 机器学习 |
| ISSN号 | 0254-4164 |
| 英文摘要 | 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。 |
| 语种 | 英语 |
| 源URL | [http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/31605]  |
| 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 | 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. |
入库方式： OAI收割
来源：计算技术研究所
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