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多分类研究中的boosting算法 被引量：2

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摘要 boosting算法起源于PAC（probably approximately correct）学习模型,由Schapire在1990年首次提出,是一种基于一系列基础分类器的组合分类模型算法,基础分类器可以选择任意一种弱分类模型（如决策树）。随后,Freund和Schapire在此基础上于1995年提出了著名的Adaboost算法.
作者 张圆圆 侯艳 李康
机构地区 哈尔滨医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室
出处 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2018年第1期142-145,共4页 Chinese Journal of Health Statistics
基金 国家自然科学基金(81473072 81573256)
关键词 分类器 算法 ADABOOST 类模型 决策树
分类号 TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
  • 相关文献

参考文献2

二级参考文献32

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  • 10SCHAPIRE R E. A brief introduction to boosting[C]. International Joint Conference on Artificial Intelligence, Sweden, 1999: 1401-1406. 被引量：1

共引文献32

同被引文献26

引证文献2

中国卫生统计
2018年 第1期

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