集成学习算法的研究与应用

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【摘要】

：

集成学习算法的思想就是集成多个学习器，并组合它们的预测结果，以形成最终的结论。典型的学习模型组合方法有投票法，专家混合方法，堆叠泛化法与级联法，但这些方法的性能都有待进一

【作者】

：

侯勇郑雪峰

【机构】

：

北京科技大学计算机与通信工程学院,山东经贸职业学院科学与人文学院

【出处】

：

计算机工程与应用

【发表日期】

：

2012年34期

【关键词】

：

特征提取最大间隔多层感知器集成算法 KDDCUP99数据集入侵检测 feature extraction maximum margin multilay

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集成学习算法的思想就是集成多个学习器，并组合它们的预测结果，以形成最终的结论。典型的学习模型组合方法有投票法，专家混合方法，堆叠泛化法与级联法，但这些方法的性能都有待进一步提高。提出了一种新颖的集成学习算法——增强的集成学习算法（ReinforcedEnsemble）。ReinforcedEnsemble集成算法由两大部分组成：ReinforcedEnsemble特征提取算法与ReinforcedEnsemble基分类器。通过实验，将ReinforcedEnsemble算法与其他集成学习算法进行了性能比较

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