双层多示例集成学习

袁汉宁

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双层多示例集成学习

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针对现有多示例集成学习侧重于包层次上的抽样限制了集成学习性能的问题,设计了一种示例层次上的重抽样方法和双层多示例学习集成框架。通过识别包中最可能为正的示例并在示例抽样中保留这个示例实现示例层次的重抽样。双层多示例学习集成框架同时实现包层次和示例层次重抽样,充分搅动样本,提高分类器的分类精度。实验研究证明,与现有的多示例集成学习相比,双层多示例集成学习能更好地提高分类器的分类精度。

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来源
《武汉理工大学学报：信息与管理工程版》 |2011年第5期|721-724|共4页
作者
袁汉宁;
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作者单位

武汉理工大学经济学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类算法理论;
关键词
多示例学习; 集成学习; 替代抽样;

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