【摘 要】
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在假设空间中进行爬山搜索是机器学习算法中常用的策略,爬山算法不能保证得到全局最优解,为了减少收敛到局部最优解的风险,束搜索应用而生。宽度为k的束搜索,在每一步以k个最
【机 构】
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安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室,山东大学威海分校计算机系
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在假设空间中进行爬山搜索是机器学习算法中常用的策略,爬山算法不能保证得到全局最优解,为了减少收敛到局部最优解的风险,束搜索应用而生。宽度为k的束搜索,在每一步以k个最佳候选为入口进行搜索(产生分支),并从结果集中再次选取k个候选作为下一步的搜索入口。但目前多数算法只是在结果集中简单选取具有最大启发式性能量度值的k个成员。该文讨论了束搜索算法,提出了几种合理的候选选取方法,并在UCI数据库上进行对比实验测试,给出了实验结果。
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