线上期刊服务咨询,发表咨询:400-808-1701 订阅咨询:400-808-1721

基于模糊理论扩充的归纳学习方法和思想

陈建祥; 肖卫东; 宋峻峰 计算机工程与科学 2006年第04期

摘要:归纳学习是机器学习最重要、最核心也是最成熟的一个分支,但在应用归纳学习所获得的知识以及改进归纳学习算法等方面存在着很多传统方法难以解决的问题。本文从归纳学习的本质——归纳依赖于数据间的相似性出发,尝试将能够较好地定量反映数据间相似性程度的模糊理论应用到归纳学习中去,为归纳学习和机器学习找出一个新的研究方法和思路。

关键词:归纳学习机器学习向量空间相似度距离

单位:北京1092信箱; 北京100034; 国防科技大学管理科学与工程系; 湖南长沙410073

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

计算机工程与科学

北大期刊

¥624.00

关注 46人评论|5人关注