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摘要:
从差异性出发,研究了基于特征集技术(通过一定的策略选取不同特征集以组成训练集)与数据技术(通过取样技术选取不同的训练集)的集成学习算法,分析了两种集成学习算法产生差异性的方法.针对决策树与神经网络模型,在标准数据集中对集成学习算法的性能进行实验研究,结果表明集成学习算法的性能依赖于数据集的特性以及产生差异性的方法等因素.从总体性能考虑,基于数据的集成学习算法在大多数数据集上优于基于特征集的集成学习算法.
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文献信息
篇名 集成学习算法的差异性及性能比较
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 差异性 集成学习 特征集 取样 性能
年,卷(期) 2008,(6) 所属期刊栏目 博士论文
研究方向 页码范围 35-37
页数 3页 分类号 TP391
字数 4101字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2008.06.012
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李凯 河北大学数学与计算机学院 52 435 12.0 19.0
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研究主题发展历程
节点文献
差异性
集成学习
特征集
取样
性能
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
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