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一种基于代价敏感学习的范例推理方法及其应用研究

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摘要

提出一种基于代价敏感学习的范例推理方法,可以对大规模、高维数据进行分类和预测.该算法在分类的同时,不断调整数据属性项权重,以减少由分类引起的误分代价.在某入侵检测数据分析中取得了较好的结果.

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来源
《计算机应用》 |2005年第10期|2444-2446|共3页
作者
罗菲菲; 刘贵全; 安景琦; 张婷慧;
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作者单位

中国科学技术大学;

计算机科学技术系;

安徽;

合肥;

230027;

中国科学技术大学;

计算机科学技术系;

安徽;

合肥;

230027;

中国科学技术大学;

计算机科学技术系;

安徽;

合肥;

230027;

中国科学技术大学;

计算机科学技术系;

安徽;

合肥;

230027;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
范例推理; 分类算法; 代价敏感;

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