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2012—2017年我国进口木材截获有害生物疫情数据分析
【出 处】
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植物检疫
【发表日期】
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2018年05期
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现实中采集到用于分类学习的信息集合通常是基于连续特征空间的，但是，对于绝大多数机器学习算法来说，连续的特征值数据并不是一个合适的输入，必须将其离散化，采用高效的离散化算法，将会极大的提高机器学习算法的效率和精度，降低问题的求解复杂性并提高算法的可移植性，此外，将保持原始数据分类信息的离散化数据应用于机器学习算法所获取的知识具有更精简和更易理解的形式，因此连续属性值的离散化方法作为机器学习算法的预处
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