基于自适应样本选择策略的两阶段CEBoosting方法

摘要：

为了提高boosting算法的学习效率,根据Boosting算法泛化误差由偏差和差异组成的思想,把Boosting算法的学习过程分为减小拟合误差和减小差异两个阶段.针对第一阶段学习过程的特点,采用传统的样本选择方法如轮盘赌方法,针对第二阶段学习过程的特点,提出了具有针对性的SS样本选择方法.在此基础上,提出了一种新的基于自适应样本选择策略的两阶段ASSBoosting方法,根据Boosting算法学习过程中不同阶段的特点,自适应选择取样方法,提高了Boosting算法的学习效率.仿真结果证明了本方法的有效性.

关键词：两阶段CEBoosting方法、减小拟合误差阶段、减小差异阶段、CSP取样方法、ESSS取样方法、自适应样本选择策略

分类号：O1(数学)

在线出版日期：2005-07-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共1页

页码：77