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一种面向大数据的机器学习算法评价方法

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随着大数据的蓬勃发展,人们对机器学习算法提出了新的要求,如何在大数据环境下正确地评价一个机器学习算法的性能也变得越来越迫切.针对大数据体量大、类型繁多、处理速度快和价值密度低的特点,提出了一种面向大数据的机器学习算法的评价方法.该方法通过机器智商、机器继承度、学习速度、学习消耗率和学习监督指数等指标评价算法的性能.根据这一评价方法,还提出了一种面向大数据的机器学习模型,为面向大数据的机器学习研究提供了一定的参考价值.

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来源
《第十九届网络新技术与应用年会》|2015年|116-119|共4页
会议地点北京
作者
ZHENG Yong-rong; 郑永荣; YUAN Jia-zheng; 袁家政; LIU Hong-zhe; 刘宏哲; LI Chao; 李超;
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作者单位

中国计算机用户协会网络应用分会;

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正文语种
原文格式 PDF
中图分类算法理论;
关键词
机器学习算法; 大数据; 评价指标; 学习模型;

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