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从心理学数据中发现可理解的模式
被引量：
1
1
作者
肖新攀
余嘉元
+1 位作者
姜远
周志华
《计算机科学与探索》
CSCD
2011年第3期247-255,共9页
近年来,机器学习技术常被用于分析心理学数据,以期从数据中找出有价值的模式,更好地刻画和调整人们的心理行为。提出采用二次学习风范的规则生成算法,结合规则学习算法的在模式理解性方面的优势和集成学习、支持向量机等高性能算法在泛...
近年来,机器学习技术常被用于分析心理学数据,以期从数据中找出有价值的模式,更好地刻画和调整人们的心理行为。提出采用二次学习风范的规则生成算法,结合规则学习算法的在模式理解性方面的优势和集成学习、支持向量机等高性能算法在泛化性能上的优势,从心理学数据中发现准确且易于理解的模式。实验表明,采用二次学习风范的规则生成算法在泛化性能上显著高于传统的规则生成算法,且在许多情况下,其输出规则的可理解性亦优于传统的规则生成算法。
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关键词
可理解性
二次学习
规则归纳
数据审计
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题名
从心理学数据中发现可理解的模式
被引量：
1
1
作者
肖新攀
余嘉元
姜远
周志华
机构
南京大学计算机软件新技术国家重点实验室
南京师范大学心理学系
出处
《计算机科学与探索》
CSCD
2011年第3期247-255,共9页
基金
国家自然科学基金
江苏省自然科学基金~~
文摘
近年来,机器学习技术常被用于分析心理学数据,以期从数据中找出有价值的模式,更好地刻画和调整人们的心理行为。提出采用二次学习风范的规则生成算法,结合规则学习算法的在模式理解性方面的优势和集成学习、支持向量机等高性能算法在泛化性能上的优势,从心理学数据中发现准确且易于理解的模式。实验表明,采用二次学习风范的规则生成算法在泛化性能上显著高于传统的规则生成算法,且在许多情况下,其输出规则的可理解性亦优于传统的规则生成算法。
关键词
可理解性
二次学习
规则归纳
数据审计
Keywords
comprehensibility twice learning rule induction data editing
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
从心理学数据中发现可理解的模式
肖新攀
余嘉元
姜远
周志华
《计算机科学与探索》
CSCD
2011
1
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