对Aggregative-Learning算法的分析

来源 :计算机研究与发展 | 被引量 : 0次 | 上传用户：l541306072

【摘要】

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互联网中存在着海量的有用数据,这些数据位于世界各地的各个站点中,由于各个站点之间的通信代价,不可能收集全部站点的所有数据来训练一个全局分类器.但是每个站点都可以使用

【作者】

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王魏姜远周志华

【机构】

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南京大学计算机软件新技术国家重点实验室

【出处】

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计算机研究与发展

【发表日期】

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2007年z2期

【关键词】

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机器学习网络环境集成学习

【基金项目】

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国家自然科学基金项目(60505013),国家"九七三"重点基础研究发展规划基金项目(2002CB312002)

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互联网中存在着海量的有用数据,这些数据位于世界各地的各个站点中,由于各个站点之间的通信代价,不可能收集全部站点的所有数据来训练一个全局分类器.但是每个站点都可以使用它自身的数据来训练一个本地分类器. Aggregative-Learning算法通过利用多个站点的本地分类器进行集成从而获得好的泛化能力.从理论上对Aggregative-Learning算法进行分析,并证明了为什么该算法在网络环境中具有良好的性能.

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