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摘要:
利用充分降维的思想对L2Boosting算法进行改进,提出基于局部相关性的L2Boosting(LCBoosting)算法.在每次迭代中,该算法根据响应变量与协变量的局部相关性充分提取信息,得到响应变量的线性组合来参与Boosting迭代,无须逐个分析所有变量.模拟结果表明,与L2Boosting算法相比,LCBoosting算法收敛速度快、预测精度高.
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文献信息
篇名 基于局部相关性的L2Boosting算法
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 L2Boosting 算法 充分降维 局部相关性
年,卷(期) 2010,(8) 所属期刊栏目 博士论文
研究方向 页码范围 1-3
页数 3页 分类号 TP301.6
字数 3625字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2010.08.001
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 赵秀丽 中国人民大学统计学院 23 98 5.0 9.0
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研究主题发展历程
节点文献
L2Boosting 算法
充分降维
局部相关性
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
总下载数(次)
53
总被引数(次)
317027
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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