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摘要:
本文提出了一种新的决策树算法.引入了基于统计估计的方法,并针对学习问题做了修正,同时考虑了特征提取和特征选择的因素.基于UCI数据的实验结果以及实际应用的测试结果都表明,本文方法比C4.5的判决精度更高,计算速度更快.
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文献信息
篇名 参数估计决策树算法
来源期刊 模式识别与人工智能 学科 工学
关键词 机器学习 决策树 参数估计
年,卷(期) 2002,(3) 所属期刊栏目 研究与应用
研究方向 页码范围 330-333
页数 4页 分类号 TP18
字数 2978字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-6059.2002.03.015
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 何劲松 中国科学技术大学计算机科学与技术系 35 233 8.0 14.0
2 王煦法 中国科学技术大学计算机科学与技术系 191 4142 33.0 58.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
机器学习
决策树
参数估计
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
模式识别与人工智能
月刊
1003-6059
34-1089/TP
16开
中国科学院合肥智能机械研究所安徽合肥董铺岛合肥1130信箱
26-69
1989
chi
出版文献量(篇)
2928
总下载数(次)
8
总被引数(次)
30919
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