10.3969/j.issn.1000-3428.2012.07.041
新的软间隔AdaBoost弱分类器权重调整算法
为避免硬间隔算法过分强调较难分类样本而导致泛化性能下降的问题,提出一种新的基于软间隔的AdaBoost-QP算法.在样本硬间隔中加入松弛项,得到软间隔的概念,以优化样本间隔分布、调整弱分类器的权重.实验结果表明,该算法能降低泛化误差,提高AdaBoost算法的泛化性能.
机器学习、弱分类器、AdaBoost算法、软间隔、泛化性能
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TP18(自动化基础理论)
国家自然科学基金资助项目61179040;中央高校基本科研业务费专项基金资助项目JY10000970007
2012-06-26(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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