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韩彦霞

作品数：2 被引量：1H指数：1
供职机构：河北大学数学与计算机学院更多>>
发文基金：河北省自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇神经网
  • 2篇神经网络
  • 2篇决策树
  • 1篇泛化
  • 1篇泛化性能

机构

  • 2篇河北大学

作者

  • 2篇韩彦霞
  • 1篇李凯

传媒

  • 1篇计算机工程与...

年份

  • 2篇2011
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
选择策略的集成学习方法研究
2011年
差异性是提高分类器集成泛化性能的重要因素。采用熵差异性度量及数据子集法训练基分类器,研究了爬山选择、集成前序选择、集成后序选择以及聚类选择策略选取个体模型的集成学习。实验结果表明,由选择策略选取差异性较大的个体模型,其集成性能表现出较好的优势;从总体角度考虑,爬山选择策略的集成性能优于集成前序选择和集成后序选择的集成性能;另外,由聚类技术选取的集成模型,当集成正确率较稳定时,则模型间的差异性变化较小;簇数也对集成性能与集成模型间的差异性产生一定的影响。
李凯韩彦霞
关键词：泛化性能决策树神经网络
基于选择策略的集成学习方法研究
集成学习是机器学习领域的热点研究之一。它主要是通过某种组合方式将多个学习器的分类结果融合到一起，从而提高集成学习的泛化能力，避免过拟合现象。集成学习应用很广泛，目前主要应用领域有图像识别、语音识别、地震波分类等。选择性集...
韩彦霞
关键词：决策树神经网络
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