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KDD
可扩展的采样式规则列表学习
从大数据集中学习近乎最优的规则列表的一种新颖和可扩展的方法,使用采样以有效获得近似最优规则列表,并在质量上做出保证,速度比精确方法快两个数量级,并且与启发式方法相比更高质量的规则列表。
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18 days ago
基于 MDL 的规则列表的可解释多分类
本文介绍了一种基于概率规则列表和最小描述长度原则的模型选择方法,该方法可以在减小模型复杂度与保持良好拟合度之间进行折衷。同时,介绍了 Classy 算法,该算法针对多类别分类问题,选择小的概率规则列表,实现了良好的性能和可解释性。
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5 years ago
KDD
针对分类数据学习可证实最优规则列表
本文提出了一种基于离散优化的过程,用于构建基于分类特征空间的规则列表,并且通过算法边界、高效数据结构和计算复用来获得数倍的时间加速和大幅度降低的内存消耗。其结果表明,通过本方法可以在几秒钟内构建出比 Broward County,Flori
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7 years ago
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