【摘 要】
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目前Boosting方法己在数据挖掘的多个领域特别是在文本挖掘中得到了成功的应用.该文致力于解决在Boosting的理论和实际应用方面出现的一些问题,以提高其分类精度和学习速度,
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目前Boosting方法己在数据挖掘的多个领域特别是在文本挖掘中得到了成功的应用.该文致力于解决在Boosting的理论和实际应用方面出现的一些问题,以提高其分类精度和学习速度,增强其实用性.该文的主要研究工作包括:(1)对Boosting中的权值调整进行了研究.(2)提出了基于代价的Boosting模型,并对这种情况下Boosting的权值调整、参数选择和评估代价对Boosting影响的代价函数等各个方面的问题进行了深入研究,并证明了这个模型的收敛特性.(3)对Boosting与一些典型的机器学习方法的结合解决文本分类问题进行了研究;(4)提出了一种基于Boosting机制,针对当前文本数据集动态计算相似度阈值的方法.
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