【摘 要】
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AdaBoost是机器学习中比较流行的分类算法。通过研究弱分类器的特性,提出了两种新的弱分类器的阈值和偏置计算方法,二者可以使弱分类器识别率大于50%，从而保证在弱分类器达到
【基金项目】
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上海市自然科学基金项目（08ZR1408200）,上海市重点学科建设项目（J50103）,中国科学院模式识别国家重点实验室开放课题基金（08-2-16）
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AdaBoost是机器学习中比较流行的分类算法。通过研究弱分类器的特性,提出了两种新的弱分类器的阈值和偏置计算方法,二者可以使弱分类器识别率大于50%，从而保证在弱分类器达到一定数目的情况下，AdaBoost训练收敛。对两种阈值和偏置计算方法的仿真实验结果表明，在错分率降可接受的范围内，二者均使用较少的弱分类器便可获得高识别率的强分类器。
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