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基于MultiBoost的最小分类误差算法 被引量:2

Algorithm of Minimizing the Classification Error Based on MultiBoost
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摘要 基于MultiBoost分类组装技术,提出了一种用增量交叉验证技术求MultiBoost最小分类误差的算法,以使之在指定分类器数量T的范围内找出具有最小分类误差的合成分类器. Based on MultiBoost-a classification ensemble algorithm, this paper promotes the algorithm that can obtain the minimum classification error of MultiBoost by increment cross-validity so that under the specified size T of MultiBoost ensemble, it can find out the composite classifier with the minimum classification error.
出处 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2005年第11期1948-1950,共3页 Journal of Chinese Computer Systems
基金 国家"八六三"计划资助
关键词 分类组装算法 最小分类误差 MultiBoost Wagging BAGGING ADABOOST classification ensemble algorithm minimum classification error MultiBoost wagging bagging adalSoost
  • 相关文献

参考文献3

  • 1Han Jia-wei. Micheline kamber: data mining:concepts and techniques[M].Morgan Kaufmann Publishers Inc,2001.
  • 2Pfahringer B, Holmes G. Schmidberger G (2001),Wrapping boosters against noise[C].Fourteenth Australian Joint Conference on Artificial Intelligence (AI'01).
  • 3Geoffrey I. Webb :MultiBoosting: a technique for combining boosting and wagging[J].Machine Learning. 2000,40(2): 159-196.

同被引文献24

引证文献2

二级引证文献11

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