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元学习算法选择机制及关联对性能的影响
被引量：
1
1
作者
杨利英
张军英
覃征
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第2期278-280,290,共4页
提出一种元学习定义,从偏差/方差分解角度对元学习中学习算法的选取机制进行研究,得出了元级选用错误率低且偏差小的学习算法、基级学习算法按照错误率及方差从低到高排列的结论。鉴于标准数据集不能充分评估关联对元学习性能的影响,设...
提出一种元学习定义,从偏差/方差分解角度对元学习中学习算法的选取机制进行研究,得出了元级选用错误率低且偏差小的学习算法、基级学习算法按照错误率及方差从低到高排列的结论。鉴于标准数据集不能充分评估关联对元学习性能的影响,设计了一种模拟算法以产生模拟数据集。在UCI标准数据集和模拟数据集上的实验表明,同常用的多数投票等组合方法相比,基于算法选择机制的元学习表现出优良的性能,且分类器之间的负关联有助于性能的改进。
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关键词
偏差/方差分解
关联
元学习
多分类器系统
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题名
元学习算法选择机制及关联对性能的影响
被引量：
1
1
作者
杨利英
张军英
覃征
机构
西安电子科技大学计算机学院
清华大学软件学院
出处
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第2期278-280,290,共4页
基金
国家973重点基础研究发展规划基金资助项目(2004CB719401)
文摘
提出一种元学习定义,从偏差/方差分解角度对元学习中学习算法的选取机制进行研究,得出了元级选用错误率低且偏差小的学习算法、基级学习算法按照错误率及方差从低到高排列的结论。鉴于标准数据集不能充分评估关联对元学习性能的影响,设计了一种模拟算法以产生模拟数据集。在UCI标准数据集和模拟数据集上的实验表明,同常用的多数投票等组合方法相比,基于算法选择机制的元学习表现出优良的性能,且分类器之间的负关联有助于性能的改进。
关键词
偏差/方差分解
关联
元学习
多分类器系统
Keywords
bias/variance decomposition
correlation
meta-learning
multiple classifier systems
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
元学习算法选择机制及关联对性能的影响
杨利英
张军英
覃征
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007
1
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