【摘 要】
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通过对数据流分类中的概念漂移问题的研究,提出了一种在线装袋(Online Bagging)算法的改进算法——自适应抽样参数的在线装袋算法AdBagging(adaptive lambda bagging)。利用在分
【机 构】
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徐州师范大学计算机科学与技术学院,中国矿业大学信息与电气工程学院
【基金项目】
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国家863高技术研究发展计划基金项目(2008AA062200), 江苏省产学研联合创新基金项目(BY2009114), 徐州师范大学校重点基金项目(10XLA13)
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通过对数据流分类中的概念漂移问题的研究,提出了一种在线装袋(Online Bagging)算法的改进算法——自适应抽样参数的在线装袋算法AdBagging(adaptive lambda bagging)。利用在分类过程中出现的误分样本数量来调整Online Bagging算法中的泊松(Poisson)分布的抽样参数,从而可以动态调整新样本在学习器中的权重,即对于数据流中的误分类样本给予较高的学习权重因子,而对于正确分类的样本给予较低的学习权重因子,同时结合样本出现的时间顺序调整权重因子,使得集成分类器可
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