【摘 要】
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<正> 1 引言 Boosting由Freund和Schapire于1990年提出,是提高预测学习系统预测能力的有效工具,也是组合学习中最具代表性的方法。其代表算法可分为Boost-by-majority和AdaBo
【机 构】
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重庆三峡学院计算机科学系,清华大学计算机科学技术系,清华大学计算机科学技术系,烟台大学计算机学院
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<正> 1 引言 Boosting由Freund和Schapire于1990年提出,是提高预测学习系统预测能力的有效工具,也是组合学习中最具代表性的方法。其代表算法可分为Boost-by-majority和AdaBoost两个系列。Boosting操纵训练例子以产生多个假设,从而建立通过投票结合的预测器集合。AdaBoost在训练例子上维护一套概率分布,在每一回迭代中AdaBoost在每个例子上调整这种分布,成员分类器在训练例子上的错误率被计算出来并以此在训练例子上调整概率分布。权重改变的作用是在被误分的例子上放置更多的权重,在分类正确的例子上减
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