基于错分样本权重约束的AdaBoost算法改进

• 作者: 严晓明
• 来源期刊: 福建师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: AdaBoost 样本权重 约束 泛化能力
• 年，卷（期）: 2011,（6）
• 页码范围: 23-26
• 分类号: TP391.4
• 字数: 2952字
• 语种: 中文

摘要

提出一种AdaBoost算法中错分样本权重约束的方法,该方法对AdaBoost算法中多次错分样本数据的权重进行约束,当其超过一个阈值时,就限制这些样本权重的增加,使其在下一轮迭代中的权重比例不至于过大,以提高强学习算法的泛化能力及精度.仿真实验表明该方法在分类问题和回归问题上都得到了较好的结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	严晓明	福建师范大学数学与计算机科学学院	16	136	5.0	11.0