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微电子学与计算机期刊
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集成分类对比:Bagging NB & Boosting NB
集成分类对比:Bagging NB & Boosting NB
作者:
李晓波
原文服务方:
微电子学与计算机
分类算法
Bagging
Boosting
朴素贝叶斯
摘要:
Bagging和Boosting是两种重要的投票分类算法,前者并行生成多个分类器,后者通过调整样本权重,串行生成多个分类器.将Bagging与Boosting算法与朴素贝叶斯算法相集成,构建了Bagging NB和AdaBoosting NB算法.以UCI数据集为基础,进行实验对比,结果表明,Bagging NB算法较为稳定,可以产生优于NB算法的分类结果,而Boosting算法受到数据分布中的奇异值影响较大,部分数据集上与NB算法的基础效果较差.
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篇名
集成分类对比:Bagging NB & Boosting NB
来源期刊
微电子学与计算机
学科
关键词
分类算法
Bagging
Boosting
朴素贝叶斯
年,卷(期)
2010,(8)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
136-139
页数
分类号
TP311
字数
语种
中文
DOI
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作者信息
序号
姓名
单位
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1
李晓波
潍坊学院计算机与通信工程学院
5
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分类算法
Bagging
Boosting
朴素贝叶斯
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
微电子学与计算机
主办单位:
中国航天科技集团公司第九研究院第七七一研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
1000-7180
CN:
61-1123/TN
开本:
大16开
出版地:
邮发代号:
创刊时间:
1972-01-01
语种:
chi
出版文献量(篇)
9826
总下载数(次)
0
总被引数(次)
59060
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