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（英文版）class noise vs. attribute noise:a quantitative study of their impacts（类别噪声和属性噪声的影响的定量研究）
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文件大小: 720kb
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上传时间: 2009-10-06
详细说明： 真实世界的数据都不是完美的，或多或少都会受到噪声的影响，结果使得数据的解释、根据数据得出的模型以及作出的决策不那么准确。噪声主要从以下三个方面降低系统的性能：分类精确度，建立分类器的耗时，分类器的尺寸。于是，大多数现存的学习算法都提供了各种各样的方法以加强在噪声环境下的学习能力，但是噪声的存在仍然会对系统造成严重的负面影响。因此更合理的解决方案可能就是在机器学习前，引入一些噪声预处理机制去处理含噪声的例子。遗憾的是，很少有研究去系统的探索噪声的影响，尤其从噪声处理的观点出发。本文提出了一种在机器学习中噪声影响的系统的评 价方法。 ...展开收缩
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