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Boosting是提高学习算法准确度的有效方法.本文主要介绍了Boosting的问题框架PAC模型、与Boosting相似并有助于AdaBoost研究的在线分配模型和AdaBoost算法,并对AdaBoost算法的参数和弱假设选择等进行了分析.
Boosting理论基础
【摘 要】
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Boosting是提高学习算法准确度的有效方法.本文主要介绍了Boosting的问题框架PAC模型、与Boosting相似并有助于AdaBoost研究的在线分配模型和AdaBoost算法,并对AdaBoost算法
【机 构】
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重庆三峡学院计算机科学系,清华大学计算机科学技术系智能技术与系统国家重点实验室北京100084
【出 处】
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计算机科学
【发表日期】
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2004年10期
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