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AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
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检索条件"主题词=Sparse Boolean Classifier"

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详细简洁

排序：

LEARNING sparse TWO-LEVEL boolean RULES 26

LEARNING SPARSE TWO-LEVEL BOOLEAN RULES

引用

26th IEEE International Workshop on Machine Learning for Signal Processing (MLSP)

作者： Su, Guolong Wei, Dennis Varshney, Kush R. Malioutov, Dmitry M. MIT 77 Massachusetts Ave Cambridge MA 02139 USA IBM Thomas J Watson Res Ctr Yorktown Hts NY USA

ISBN: (纸本)9781509007462

This paper develops a novel optimization framework for learning accurate and sparse two-level boolean rules for classification, both in Conjunctive Normal Form (CNF, i.e. AND-of-ORs) and in Disjunctive Normal Form (DNF, i.e. OR-of-ANDs). In contrast to opaque models (e.g. neural networks), sparse two-level boolean rules gain the crucial benefit of interpretability, which is necessary in a wide range of applications such as law and medicine and is attracting considerable attention in machine learning. This paper introduces two principled objective functions to trade off classification accuracy and sparsity, where 0-1 error and Hamming loss are used to characterize accuracy. We propose efficient procedures to optimize these objectives based on linear programming (LP) relaxation, block coordinate descent, and alternating minimization. We also describe a new approach to rounding any fractional values in the optimal solutions of LP relaxations. Experiments show that our new algorithms based on the Hamming loss objective provide excellent tradeoffs between accuracy and sparsity with improvements over state-of-the-art methods.

关键词： sparse boolean classifier Linear Programming Relaxation

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