异构集成学习中的观察学习机制研究

• 作者: 杨利英 虞凡 覃征
• 来源期刊: 广西师范大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 观察学习 社会学习理论 分类器集成 异构集成
• 年，卷（期）: 2006,（4）
• 页码范围: 54-57
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 732字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-6600.2006.04.014

摘要

集成学习是提高分类精度的一种有效途径,已在许多领域显示出其优于单个分类器的良好性能.观察学习是一种基于社会学习理论的集成学习方法,以往对其研究集中于同构模式.在此提出了基于异构模式的观察学习策略,通过训练、观察、再训练三个阶段完成学习.在UCI标准数据集上对异构环境下的观察学习算法进行了实验研究.结果表明,该方法优于多数投票法和单个分类算法,其对弱分类器组成的分类器集合尤其有效.从偏差/方差分解的角度对观察学习提高分类性能的原因进行了论证,结果表明,观察学习算法既可以降低偏差,也可以降低方差.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	覃征	西安交通大学电信学院	158	2651	25.0	46.0
2	杨利英	西安电子科技大学计算机学院	8	19	3.0	3.0
3	虞凡	西安交通大学电信学院	8	59	4.0	7.0