【摘 要】
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传统Boosting算法的目标是获取高训练精度的学习器;在此基础上,本文提出了一种基于元泛化的BaggedBoosting算法,以获取高预测精度的学习器.该算法在对弱学习器泛化误差估
【机 构】
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浙江大学,电气工程学院,浙江,杭州,310027
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传统Boosting算法的目标是获取高训练精度的学习器;在此基础上,本文提出了一种基于元泛化的BaggedBoosting算法,以获取高预测精度的学习器.该算法在对弱学习器泛化误差估计的基础上,调整Boosting优化过程的步长,根据弱学习器的推广能力分配相应的权重系数.引入"无替换半采样"Bagging算法构造弱学习器,与采用传统的Bagging算法相比,不仅减少了训练过程的计算量,而且很大程度上方便了泛化误差的估计.
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