【摘 要】
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针对目标可以属于多个类别的多标签分类问题,提出了一种基于Ranking Loss最小化的集成学习方法。算法基于Real AdaBoost算法的核心思想,从Ranking Loss定义出发,以Ranking Lo
【机 构】
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中国科学院成都计算机应用研究所,中国科学院大学
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针对目标可以属于多个类别的多标签分类问题,提出了一种基于Ranking Loss最小化的集成学习方法。算法基于Real AdaBoost算法的核心思想,从Ranking Loss定义出发,以Ranking Loss在样本空间最小化为目标,采取迭代的方法训练多个弱分类器,并将这些弱分类器集成起来构成强分类器,强分类器的Ranking Loss随着弱分类器个数的增加而逐渐减少,并给出了算法流程。通过理论分析和实验数据对比验证了提出的多标签分类算法的有效性和稳定性。
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