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基于值差别度量的连续属性离散化方法

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连续属性离散化在机器学习中是一个很重要的问题。该文介绍了一种基于列联表的值差别度量方法，实验比较结果表明该文提出的方法获取的分类预测准确度效果一般要好于基于ｘ〈’２〉的方法。

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来源
《第六届全国机器学习研讨会》|1998年|93-94|共2页
会议地点北京
作者
王军; 史忠植; 梁永全; 潘谦红;
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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
归纳学习; 连续属性离散化; 值差别度量;

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