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Automated Data Mining Approaching the Combination of Metaheuristic and Deep Learning
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内容提要
本研究结合元启发式算法、传统分类器和神经网络，解决机器学习中的数据不足问题。实验表明，仅依赖标记数据集的验证准确率无法纠正未见数据的标签，这对未来数据挖掘技术有重要影响。
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关键要点
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本研究结合元启发式算法、传统分类器和神经网络，解决机器学习中的数据不足问题。
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实验表明，仅依赖标记数据集的验证准确率无法纠正未见数据的标签。
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这一发现对未来数据挖掘技术有重要影响。
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