【摘 要】
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文本信息的爆炸式增长提出了对适宜实时应用的简单快速文本分类的需求,中心分类法虽然快速,但它所基于的假设常常与事实相违,导致分类模型偏差。基于集成学习中的AdaBoost.MR
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文本信息的爆炸式增长提出了对适宜实时应用的简单快速文本分类的需求,中心分类法虽然快速,但它所基于的假设常常与事实相违,导致分类模型偏差。基于集成学习中的AdaBoost.MR算法,通过利用其自适应维护权重分布的特点,用每轮的权重分布,修正传统中心法分类器偏差,突出被误分类的文档的影响,降低其误分类概率。在YQ-WEBBENCH-V1.1上的实验表明效果良好。
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