诺曼 swMATH ID: 2384 软件作者： 亚历山大·卡卢西斯（Alexandros Kalousis）；提奥哈利斯 描述： NOEMON：分类器选择智能助手的设计、实现和性能结果。选择合适的分类模型和算法对数据集上的有效知识发现至关重要。对于数据挖掘中常见的大型数据库来说，这样的选择是必要的，因为调用所有可选分类器的成本太高了。这项选择任务受到两个因素的阻碍。首先，有许多性能标准，分类器的行为因其而异。其次，分类器的性能受到数据集特征的强烈影响。分类器选择意味着要掌握有关数据集、模型和算法的大量背景信息。一个聪明的助手可以通过从背景信息中归纳有用的建议来减少这种努力。在本研究中，我们介绍了这样一位助理，NOEMON。对于每个注册的分类器，NOEMON会测量其在数据集集合中的性能。规则是从这些度量中归纳出来的，并包含在知识库中。然后，根据这些规则建议最适合数据集的分类器。并给出了初始样机的性能结果。 主页： http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1088467X99000268 关键词： 分类器比较；数据集形态学；有效的知识发现 相关软件： UCI-毫升；预测；亚当；WaveNet公司；FFORMA公司；elmNNRcpp；深度AR；ts功能；雏鸡；字节网；张紧器2传感器；XGBoost公司；护林员；格尔姆奈特；e1071号；预测；SVM灯；截止2001年；FlexiMine公司；MLC公司++ 引用于： 11文件 标准条款 1出版物描述软件，包括1出版物以zbMATH为单位 年份 诺曼：分类器选择智能助手的设计、实现和性能结果。 Zbl 1059.68611号亚历山大·卡卢西斯；提奥哈利斯 1999 全部的 前5名19位作者引用 4 亚历山大·卡卢西斯 2 希拉里奥、梅兰妮 2 特蕾莎·伯纳达·卢德米尔 2 普鲁德安西奥，里卡多·B.C。 1 希兰·本苏珊 1 巴维尔·B·布拉迪尔。 1 伊万·乔贝夫 1 罗伯特·菲尔德斯 1 乔安·加马 1 德扬·Gjorgjevikj 1 大卫·J·汉德。 1 何图宝 1 木村、Masayuki 1 马少辉 1 Gjorgji马扎罗夫 1 阮中勇 1 平托·达·科斯塔（Pinto da Costa）、若阿金·费尔南多（Joaquim Fernando） 1 广岛岛田 1 提奥哈利斯 全部的 前5名引用于6个系列 2 机器学习 1 Neerlandica统计 1 应用智能 1 欧洲运筹学杂志 1 Informatica（卢布尔雅那） 1 国际混合智能系统杂志 在3个字段中引用 10 计算机科学（68至XX） 三 统计学（62-XX） 1 生物学和其他自然科学（92-XX） 按年份列出的引文