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AdaBoost算法的推广——一组集成学习算法
被引量：
9
1
作者
付忠良
赵向辉
+1 位作者
苗青
姚宇
《四川大学学报（工程科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第6期91-98,共8页
针对AdaBoost算法只适合于不稳定学习算法这一不足,基于增加新分类器总是希望降低集成分类器训练错误率这一思想,提出了利用样本权值来调整样本类中心的方法,使AdaBoost算法可以与一些稳定的学习算法结合成新的集成学习算法,如动态调整...
针对AdaBoost算法只适合于不稳定学习算法这一不足,基于增加新分类器总是希望降低集成分类器训练错误率这一思想,提出了利用样本权值来调整样本类中心的方法,使AdaBoost算法可以与一些稳定的学习算法结合成新的集成学习算法,如动态调整样本属性中心的集成学习算法、基于加权距离度量分类的集成学习算法和动态组合样本属性的集成学习算法,大大拓展了AdaBoost算法适用范围。针对AdaBoost算法的组合系数和样本权值调整策略是间接实现降低训练错误率目标,提出了直接面向目标的集成学习算法。在UCI数据上的实验与分析表明,提出的AdaBoost推广算法不仅有效,而且部分算法比AdaBoost算法效果更好。
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关键词
集成
学习
ADABOOST
分类器组合
弱学习定理
在线阅读
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职称材料
关于AdaBoost有效性的分析
被引量：
47
2
作者
付忠良
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2008年第10期1747-1755,共9页
在机器学习领域,弱学习定理指明只要能够寻找到比随机猜测略好的弱学习算法,则可以通过一定方式,构造出任意误差精度的强学习算法.基于该理论下最常用的方法有AdaBoost和Bagging.AdaBoost和Bagging的误差分析还不统一;AdaBoost使用的训...
在机器学习领域,弱学习定理指明只要能够寻找到比随机猜测略好的弱学习算法,则可以通过一定方式,构造出任意误差精度的强学习算法.基于该理论下最常用的方法有AdaBoost和Bagging.AdaBoost和Bagging的误差分析还不统一;AdaBoost使用的训练误差并不是真正的训练误差,而是基于样本权值的一种误差,是否合理需要解释;确保AdaBoost有效的条件也需要有直观的解释以便使用.在调整Bagging错误率并采取加权投票法后,对AdaBoost和Bagging的算法流程和误差分析进行了统一,在基于大数定理对弱学习定理进行解释与证明基础之上,对AdaBoost的有效性进行了分析.指出AdaBoost采取的样本权值调整策略其目的是确保正确分类样本分布的均匀性,其使用的训练误差与真正的训练误差概率是相等的,并指出了为确保AdaBoost的有效性在训练弱学习算法时需要遵循的原则,不仅对AdaBoost的有效性进行了解释,还为构造新集成学习算法提供了方法.还仿照AdaBoost对Bagging的训练集选取策略提出了一些建议.
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关键词
机器
学习
弱学习定理
大数
定理
ADABOOST
BAGGING
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职称材料
题名
AdaBoost算法的推广——一组集成学习算法
被引量：
9
1
作者
付忠良
赵向辉
苗青
姚宇
机构
中国科学院成都计算机应用研究所
中国科学院研究生院
出处
《四川大学学报（工程科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第6期91-98,共8页
基金
国家高技术研究发展计划资助项目(2008AAO1Z402)
四川省重点科技计划资助项目(2007Z01-024
2009SZ0214)
文摘
针对AdaBoost算法只适合于不稳定学习算法这一不足,基于增加新分类器总是希望降低集成分类器训练错误率这一思想,提出了利用样本权值来调整样本类中心的方法,使AdaBoost算法可以与一些稳定的学习算法结合成新的集成学习算法,如动态调整样本属性中心的集成学习算法、基于加权距离度量分类的集成学习算法和动态组合样本属性的集成学习算法,大大拓展了AdaBoost算法适用范围。针对AdaBoost算法的组合系数和样本权值调整策略是间接实现降低训练错误率目标,提出了直接面向目标的集成学习算法。在UCI数据上的实验与分析表明,提出的AdaBoost推广算法不仅有效,而且部分算法比AdaBoost算法效果更好。
关键词
集成
学习
ADABOOST
分类器组合
弱学习定理
Keywords
ensemble learning
AdaBoost
classification combination
weak learning theorem
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
关于AdaBoost有效性的分析
被引量：
47
2
作者
付忠良
机构
中国科学院成都计算机应用研究所
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2008年第10期1747-1755,共9页
基金
中国科学院西部之光人才培养基金项目
文摘
在机器学习领域,弱学习定理指明只要能够寻找到比随机猜测略好的弱学习算法,则可以通过一定方式,构造出任意误差精度的强学习算法.基于该理论下最常用的方法有AdaBoost和Bagging.AdaBoost和Bagging的误差分析还不统一;AdaBoost使用的训练误差并不是真正的训练误差,而是基于样本权值的一种误差,是否合理需要解释;确保AdaBoost有效的条件也需要有直观的解释以便使用.在调整Bagging错误率并采取加权投票法后,对AdaBoost和Bagging的算法流程和误差分析进行了统一,在基于大数定理对弱学习定理进行解释与证明基础之上,对AdaBoost的有效性进行了分析.指出AdaBoost采取的样本权值调整策略其目的是确保正确分类样本分布的均匀性,其使用的训练误差与真正的训练误差概率是相等的,并指出了为确保AdaBoost的有效性在训练弱学习算法时需要遵循的原则,不仅对AdaBoost的有效性进行了解释,还为构造新集成学习算法提供了方法.还仿照AdaBoost对Bagging的训练集选取策略提出了一些建议.
关键词
机器
学习
弱学习定理
大数
定理
ADABOOST
BAGGING
Keywords
machine learning
weak learning theorem
large number law
AdaBoost
Bagging
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
AdaBoost算法的推广——一组集成学习算法
付忠良
赵向辉
苗青
姚宇
《四川大学学报（工程科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010
9
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
关于AdaBoost有效性的分析
付忠良
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2008
47
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职称材料
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