一种改进的带参数AdaBoost算法

摘要：

基于间隔理论的AdaBoost改进算法大多通过直接优化基于间隔的损失函数,以提高算法的泛化能力.通过改进AdaBoost算法的权值调整策略,增加间隔增量从正到负变化的样本权重,进而抑制训练样本间隔的负向移动,优化损失函数.通过100轮5倍交叉验证结果表明,与PAB,IPAB等算法相比,该算法的分类准确性和稳定性都有一定的提高.

关键词：间隔理论、AdaBoost算法、权重调整策略、泛化性能、交叉验证

所属期刊栏目：42

分类号：TP18(自动化基础理论)

在线出版日期：2016-09-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：199-202,208