【摘 要】
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Boosting是机器学习领域中重要的集成学习方法,以AdaBoost为代表的Boosting算法通过在组合弱学习器时不断加强对错分类样本的关注以构建性能优异的强学习器,而该训练机制对噪
【基金项目】
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国家“十三五”科技支撑计划项目(SQ2018YFC200004)
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Boosting是机器学习领域中重要的集成学习方法,以AdaBoost为代表的Boosting算法通过在组合弱学习器时不断加强对错分类样本的关注以构建性能优异的强学习器,而该训练机制对噪声点的无差别对待易引发学习器对噪声过拟合,从而削弱算法的稳健性.针对该问题,提出结合加权KNN和自适应牛顿法的稳健Boosting方法.该方法首先通过加权KNN估计样本的噪声先验概率,然后使用噪声先验概率修正Logit损失构建一种新的损失函数,最后采用自适应牛顿法进行损失函数的优化求解.提出方法引导分类器在给予错分类样本更
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本刊是由中华人民共和国工业和信息化部主管、北京理工大学主办的科技类综合性学术期刊,创刊于1956年,1986年起正式向国内外公开发行,现为月刊#本刊为美国《工程索引》(EI)、