根据分布式元学习的一般过程,设计了在知识网格体系结构下的元学习任务。
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元学习能力是一种综合能力,自我监控能力是其中突出的因素。
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在此基础上,利用元学习方法,从实验角度研究了在不同准则上得到优化的SVM分类器的性能差异。
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Learning Algorithm Selection in Meta-Learning and the Effect of Correlation
元学习算法选择机制及关联对性能的影响
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On the Value Orientation of Meta-learning Ability in Open and Distance Education
网络教育元学习能力的价值定位
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Distributed association rules mining algorithm by sampling and meta-learning
利用抽样技术和元学习的分布式关联规则挖掘算法
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Meta-learning method makes use of ensemble learning to obtain the global predication module.
元学习方法是采用集成学习的方式来生成最终的全局预测模型。
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利用元学习技术提出了一种分布式挖掘频繁闭合模式算法;
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Cognitive process in teamwork can be identified as constituting of meta-learning and group-learning.
主体在认知协作过程中的认知进化可以通过主体的元学习和主体间的群学习实现。
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Self-monitoring learning ability is one of the key components of students' meta-learning ability.
学习自我监控能力是学生元学习能力的核心成分之一。
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To develop students' meta-learning ability is to teach them "learn to learn".
发展学生的元学习能力实际上是教会学生学会学习。
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In this paper, researches have been indicated that meta-learning based MSCC is doable and effective.
本论文的研究表明,基于元学习的多策略协作控制是可行的和有效的。
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本文利用元学习技术提出了在分布式交易数据库环境下,分布式采掘关联规则的一种方法和相应算法DMAR。
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Study of algorithm for distributed mining frequent closed patterns based on meta-learn technology
基于元学习的分布式挖掘频繁闭合模式算法研究
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