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Constructive Induction Using Fragmentary Knowledge

机译：使用零散知识的建设性归纳

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摘要

Domain knowledge can range from a nearly complete theory to a sparse set of ill-defined hunches. Most work in knowledge-guided constructive induction has used nearly complete theories to guide feature construction. This paper focuses on fragmentary knowledge: knowledge that is too incomplete to yield specific new features directly. One important way fragmentary knowledge can guide feature construction is by providing prior evidence for or against groups of constructed features, thus limiting the space of features that must be searched. Several common types of fragmentary knowledge can be used in this manner, as particularly shown with a case study in bankruptcy prediction.
机译：领域知识的范围从几乎完整的理论到稀疏的定义不清的预感。知识指导的构造归纳法中的大多数工作都使用了几乎完整的理论来指导特征构建。本文关注的是零碎的知识：太不完整的知识无法直接产生特定的新功能。碎片知识可以指导要素构造的一种重要方式是通过提供针对或反对构造要素组的先验证据，从而限制了必须搜索的要素的空间。可以以这种方式使用几种常见类型的零碎知识，特别是在破产预测中的案例研究中可以看出。

著录项

  • 来源
    《Machine learning》|1996年|113-121|共9页
  • 会议地点 Bari(IT);Bari(IT)
  • 作者

    Steve Donoho; Larry Rendell;

  • 作者单位

    Computer Science Dept. University of Illinois 405 North Mathews Avenue Urbana,IL 61801;

    Computer Science Dept. University of Illinois 405 North Mathews Avenue Urbana,IL 61801;

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  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 计算机的应用;
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