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Design of Output Codes for Fast Covering Learning using Basic Decomposition Techniques | Science Publications

机译:使用基本分解技术的快速覆盖学习的输出代码设计科学出版物

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摘要

> We propose the design of output codes for solving the classification problem in Fast Covering Learning Algorithm (FCLA). For a complex multi-class problem normally the classifiers are constructed by combining the outputs of several binary ones. In this paper, we use the basic methods of decomposition; one per class (OPC) and Error Correcting Output Code (ECOC) with FCLA, binary to binary mapping algorithm as a base binary learner. The methods have been tested on Fisher
机译: >我们提出了用于解决快速覆盖学习算法(FCLA)中的分类问题的输出代码的设计。对于复杂的多类别问题,通常通过组合几个二进制分类器的输出来构造分类器。在本文中,我们使用基本的分解方法。每类一个(OPC)和带有FCLA的纠错输出代码(ECOC),二进制到二进制映射算法作为基本的二进制学习器。该方法已在Fisher上进行了测试

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