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连续属性空间上的规则学习算法

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该文研究连续属性空间上的规则学习算法。首先简述了研究连续属性空间上的规则学习算法的目的和意义。在此基础上，研究了连续属性空间离散化问题，将信息熵函数与无穷范数的概念应用到连续属性离散化问题，提出了基于信息熵的属性空间极小化算法。在此基础上，提出了连续属性空间上的规则学习算法。

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来源
《第六届全国机器学习研讨会》|1998年|95-96|共2页
会议地点北京
作者
权光日; 陈彬; 卢彬;
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作者单位

中国计算机学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类自动化系统理论;控制论、信息论（数学理论）;
关键词
规则学习算法; 连续属性空间; 信息熵; 无穷范数;

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