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| 基于描述复杂性的优化学习算法 | |
| 引用本文： | 卜东波,许洪波,白硕.基于描述复杂性的优化学习算法[J].计算机学报,2002,25(8):878-882. |
| 作者姓名： | 卜东波 许洪波 白硕 |
| 作者单位： | 中国科学院计算技术研究所,北京,100080 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金 ( 6 97730 0 8)，国家“九七三”重点基础研究发展规划项目 ( G19980 30 5 10 )资助 |
| 摘 要： | 从描述复杂性的角度出发，提出了一种新的优化学习算法，描述复杂性理论认为，一个数据集的最小长度描述最能体现出这个数据集的本质规律，借鉴机器学习和认知心理学领域的研究成果，该文采用“规则＋例外”作为描述方法，从而把学习问题转化成求在“规则＋例外”描述方法下的最小长度描述的优化问题，实验表明，这种算法的结果能够得到很好的解释。 |
| 关 键 词： | 描述复杂性 优化 学习算法 机器学习 |
| 修稿时间： | 2001年4月13日 |
| 本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录！ | |