10.3969/j.issn.2095-2163.2020.06.018
面向数据集覆盖问题的优化算法研究
数据科学时代,基于某些数据集训练机器学习算法是常见的.通过调查或科学实验,可以前瞻性地收集到数据集.最近,已经认识到训练数据集只具有代表性是不够的,如果受训练的系统要很好地处理一些不太流行的类别,则必须包括来自这些类别的足够的例子,这便是数据集覆盖问题.本文在已有的处理数据集覆盖问题的方法的基础上,结合关联规则挖掘相关算法的思想,提出了获取MUP的优化算法,提高了获取MUP的运行效率;另外还提出了计算coverage算法面对数据稀疏问题以及位图过大、内存不足问题的解决思路,最后通过理论分析以及对实际数据集的综合实验,验证了获取MUP优化算法的优越性.
机器学习、数据集覆盖问题、MUP、关联规则挖掘
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TP3-0(计算技术、计算机技术)
2020-11-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
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