subgroup discovery | BriefGPT

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搜索结果 - 10

使用约束发现稀疏和替代子集描述
通过使用限制条件和启发式搜索方法，本研究提出了一种在子群发现中提供简单解释并优化的方法，探讨了使用稀疏特征描述子群并寻找具有相似数据对象的替代子群描述的问题，同时证明了这两种限制条件会导致一个 NP - 困难优化问题。通过实验比较，本研究表
PDFa month ago
MOOC 中的子群发现：描述不同类型学习者的大数据应用
本文采用基于 MapReduce 的子群发现方法对海量在线公开课（MOOC）中不同类型的学习者进行分类和描述，旨在发现出现在不同 MOOC 中的 IF-THEN 规则。实验结果表明，该方法优于传统的顺序子群发现方法，运行时几乎保持不变，发现
PDF5 months ago
使用主观有趣子群及层次目标挖掘 Java 内存错误
通过 Subgroup Discovery 技术，针对企业资源规划系统（ERP）中的复杂目标概念，对发生的内存溢出问题进行数据挖掘，并提出了一种处理具有层次结构的复杂目标概念的新方法。
PDF9 months ago
数据集中的信息获取子群发现
肺癌治疗中毒性、临床指南以及子群发现算法对于提高存活率和患者生活质量具有重要作用。
PDFa year ago
KDD使用 MDL 方法寻找数值目标的优秀子组列表
本文提出了一种基于 MDL 原则和子组列表的分散感知问题制定的子组集发现方法，提出了 SSD++ 启发式算法，能够返回具有强烈差异的均值和小变差的紧凑子组的非冗余集合。
PDF4 years ago
FairVis: 用于发现机器学习中交叉偏见的视觉分析
通过交互式可视化，FairVis 帮助数据科学家和普通公众发现机器学习中的偏差，从而了解和创建更具公平性的算法系统。
PDF5 years ago
确定增强治疗效果亚组的因果规则集
文章介绍了一种基于机器学习的因果推断分析方法，使用生成模型 Causal Rule Sets (CRS) 进行可解释的子群发现，提供更灵活的模型选择，并在公共和实际数据集上进行了实验比较。
PDF7 years ago
使用基于离散修正子群发现的方法确定关于数值数据的一致性描述
该论文介绍了一种通过乐观估计器框架进行最优子集发现的方法，该方法使用子集大小、中位数和中位数周围的离散度来确定所有函数，并且经过了广泛的实证评估，证明可以发现具有更小误差的子集。
PDF7 years ago
通过子群发现揭示材料结构 - 性质相关性
本文介绍了子群发现 (Subgroup discovery, SGD) 作为解释性材料科学数据挖掘方法的应用，SGD 通过密度泛函理论计算数据发现了准确分类№82 个半导二元化合物结构的可解释模型，并在研究金团簇的几何和物理化学性质中发现线
PDF8 years ago
蒙特卡洛树搜索发现多样模式的任意时间方法
通过 Monte Carlo 树搜索算法解决模式挖掘的多样性问题，该算法具有高效性和通用性。
PDF8 years ago