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分类器动态组合及基于分类器组合的集成学习算法
被引量：
3
1
作者
付忠良
赵向辉
《四川大学学报（工程科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第2期58-65,共8页
针对目前基于分类器静态组合的集成学习算法难于推广的问题,根据组合分类器分类错误最小化原则,研究了组合系数随分类器输出变化而变化的分类器动态组合理论,包括组合系数的选取、组合分类器分类错误率的估计等。证明了在分类器相互独立...
针对目前基于分类器静态组合的集成学习算法难于推广的问题,根据组合分类器分类错误最小化原则,研究了组合系数随分类器输出变化而变化的分类器动态组合理论,包括组合系数的选取、组合分类器分类错误率的估计等。证明了在分类器相互独立时,一些动态组合分类器等价于Bayes统计推断。提出了基于分类器组合的通用集成学习算法,并把AdaBoost、Real AdaBoost、Gentle AdaBoost算法推广到了多分类问题。证明了按照集成学习算法得到的分类器,其动态组合的有效性可不依赖于分类器的独立性,这支撑了基于分类器相互独立假设来研究分类器组合的有用性。最后,通过UCI数据实验验证了动态组合的有效性。
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关键词
分类器动态组合
集成学习
多分类问题
ADABOOST
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职称材料
题名
分类器动态组合及基于分类器组合的集成学习算法
被引量：
3
1
作者
付忠良
赵向辉
机构
中国科学院成都计算机应用研究所
中国科学院研究生院
出处
《四川大学学报（工程科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第2期58-65,共8页
基金
国家"863"计划资助项目(2008AAO1Z402)
四川省重点科技计划资助项目(2008SZ0100
2009SZ0214)
文摘
针对目前基于分类器静态组合的集成学习算法难于推广的问题,根据组合分类器分类错误最小化原则,研究了组合系数随分类器输出变化而变化的分类器动态组合理论,包括组合系数的选取、组合分类器分类错误率的估计等。证明了在分类器相互独立时,一些动态组合分类器等价于Bayes统计推断。提出了基于分类器组合的通用集成学习算法,并把AdaBoost、Real AdaBoost、Gentle AdaBoost算法推广到了多分类问题。证明了按照集成学习算法得到的分类器,其动态组合的有效性可不依赖于分类器的独立性,这支撑了基于分类器相互独立假设来研究分类器组合的有用性。最后,通过UCI数据实验验证了动态组合的有效性。
关键词
分类器动态组合
集成学习
多分类问题
ADABOOST
Keywords
dynamic
combination
of
classifiers
enable
learning
multi-class
classification
problem
AdaBoost
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
分类器动态组合及基于分类器组合的集成学习算法
付忠良
赵向辉
《四川大学学报（工程科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
3
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