模式挖掘中自动显著性过滤的批判性观点

Florian Lemmerich， Frank Puppe
ECML/PKDD统计可靠数据挖掘研讨会论文集, PMLR 47:21-27, 2015.

摘要

统计上可靠的结果验证在现代数据挖掘中扮演着重要角色。在这种背景下，有人提倡忽略那些无法通过可用数据自动确认具有统计有效性的模式。在这篇简短的立场论文中，我们反对强制性的自动显著性过滤结果。

引用本文

BibTeX
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APA
Lemmerich, F. & Puppe, F. (2015). 模式挖掘中自动显著性过滤的批判性观点. ECML/PKDD统计可靠数据挖掘研讨会论文集, in 机器学习研究论文集 47:21-27 可从 https://pmlr.com.cn/v47/lemmerich14a.html 获取.

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