| Télécharger | - Voir le manuscrit accepté : Pre-Processing by a Cost-Sensitive Literal Reduction Algorithm (PDF, 783 Ko)
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| Auteur | Rechercher : Lavrac, N.; Rechercher : Gamberger, D.; Rechercher : Turney, Peter1 |
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| Affiliation du nom | - Conseil national de recherches du Canada. Institut de technologie de l'information du CNRC
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| Format | Texte, Article |
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| Conférence | Learning, Networks, and Statistics: Proceedings of the 1996 Workshop of the International School for the Synthesis of Expert Knowledge (ISSEK '96) |
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| Résumé | Cette étude examine s'il est possible de déterminer quelle information contenue dans les données de formation et les connaissances de base est pertinente pour la résolution du problème de l'apprentissage et si de l'information non pertinente peut être éliminée au cours du prétraitement, avant le début du processus d'apprentissage. L'étude d'un cas de prétraitement des données pour un algorithme génétique hybride démontre que l'élimination des caractéristiques non pertinentes peut améliorer substantiellement l'efficacité de l'apprentissage. En outre, l'élimination des caractéristiques ayant une incidence marquée sur les coûts peut réduire efficacement les coûts des hypothèses induites. |
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| Date de publication | 1996 |
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| Langue | anglais |
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| Numéro du CNRC | NRCC 41565 |
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| Numéro NPARC | 5750962 |
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| Exporter la notice | Exporter en format RIS |
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| Identificateur de l’enregistrement | 762cc364-39a5-4a55-a4c9-4a9b737a2f61 |
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| Enregistrement créé | 2008-12-02 |
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| Enregistrement modifié | 2020-03-20 |
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