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集成学习可以提高分类器的泛化性能,这种方法已经成为机器学习的重要研究方向之一.通常,集成学习主要由2部分构成,即个体生成方法及结论生成方法.从集成学习的差异性角度出发,对集成学习中个体的构造方法及结论生成方法进行了分析与研究,对集成学习中存在的问题及未来的研究方向进行了探讨.
基于分类的集成学习算法研究
【摘 要】
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集成学习可以提高分类器的泛化性能,这种方法已经成为机器学习的重要研究方向之一.通常,集成学习主要由2部分构成,即个体生成方法及结论生成方法.从集成学习的差异性角度出发
【机 构】
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河北大学图书馆,河北大学数学与计算机学院,河北大学计算中心
【出 处】
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河北大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2007年4期
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