Sử dụng cây quyết định để phân loại dữ liệu nhiễu

Tài liệu tham khảo

Loại

Chi tiết

[1] Lê Hoài Bắc (2013), ài gi ng m n ata ining, Đại học KHTN (Đại học Quốc gia Tp.HCM)

Sách, tạp chí

Tiêu đề:	ài gi ng m n ata ining
Tác giả:	Lê Hoài Bắc
Năm:	2013

[2] Abellán, J., & Moral, S. (2003). Building classification trees using the total uncertainty criterion. International Journal of Intelligent Systems, 18(12), 1215–1225

Khác

[3] Abellán, J., & Moral, S. (2005). Upper entropy of credal sets. Applications to creedal classification.International Journal of Approximate Reasoning, 39(2–3), 235–255

Khác

[4] Abellán, J. (2006). Uncertainty measures on probability intervals from Imprecise Dirichlet model.International Journal of General Systems, 35(5), 509–528

Khác

[5] Abellán, J., & Moral, S. (2006). An algorithm that computes the upper entropy for order-2 capacities.International Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-879 Based Systems, 14(2), 141–154

Khác

[6] Abellán, J., Klir, G. J., & Moral, S. (2006). Disaggregated total uncertainty measure for credal sets.International Journal of General Systems, 35(1), 29–44

Khác

[7] Abellán, J., & Masegosa, A. (2008). Requirements for total uncertainty measures in Dempster–Shafer theory of evidence.International Journal of General Systems, 37(6), 733–747

Khác

[8] Abellán, J., & Masegosa, A. (2009). A filter-wrapper method to select variables for the Naive Bayes classifier based on credal decision trees.International Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems, 17(6), 833–854

Khác

[9] Abellán, J., & Masegosa, A. R. (2009). An experimental study about simple decision trees for Bagging ensemble on data sets with classification noise. In

Khác

[10] Abellán, J., & Masegosa, A. (2012). Bagging schemes on the presence of noise in classification.Expert Systems with Applications, 39(8), 6827–6837

Khác

[11] Abellán, J., Baker, R. M., Coolen, F. P. A., Crossman, R., & Masegosa, A

Khác

[12] Abellán, J., & Mantas, C. J. (2014). Improving experimental studies about ensembles of classifers for bankruptcy prediction and credit scoring. Expert Systems with Applications, 41, 3825–3830

Khác

[13] Demsar, J. (2006). Statistical comparison of classifiers over multiple data sets. Journal of Machine Learning Research, 7, 1–30

Khác

[14] Fayyad, U. M., & Irani, K. B. (1993). Multi-valued interval discretization of continuous-valued attributes for classification learning. InProceedings of the 13th international joint conference on artificial intelligence(pp. 1022–1027).San Mateo: Morgan Kaufman

Khác

[15] Frenay, B., & Verleysen, M. (in press). Classification in the presence of label noise: Asurvey. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems. <http://dx.doi.org/10.1109/TNNLS.2013.2292894&gt

Khác

[16] Alcalá-Fdez, J., Sánchez, L., García, S., Del Jesus, M. J., Ventura, S., Garrell, J. M., et al

Khác

[17] (2009). KEEL: A software tool to assess evolutionary algorithms to data mining problems.Soft Computing, 13(3), 307–318

Khác

[18] Klir, G. J. (2006).Uncertainty and information. Foundations of generalized information

Khác

[19] theory. Hoboken, NJ: John Wiley. Mantas, C. J., & Abellán, J. (2014)

Khác

[20] Quinlan, J. R. (1986). Induction of decision trees.Machine Learning, 1, 81–106

Khác

Tiêu đề	Sử Dụng Cây Quyết Định Để Phân Loại Dữ Liệu Nhiễu
Tác giả	Lại Đức Hùng
Người hướng dẫn	PGS. TS. Lê Hoài Bắc
Trường học	Trường Đại Học Công Nghệ TP. HCM
Chuyên ngành	Công Nghệ Thông Tin
Thể loại	Luận Văn Thạc Sĩ
Năm xuất bản	2015
Thành phố	TP. HỒ CHÍ MINH

Định dạng
Số trang	70
Dung lượng	1,57 MB