关于Real AdaBoost算法的分析与改进

• 作者: 付忠良
• 来源期刊: 电子科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 分类器组合 集成学习 GentleAda Boost RealAda Boost
• 年，卷（期）: 2012,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机工程与应用
• 页码范围: 545-551
• 分类号: TP391
• 字数: 6691字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-0548.2012.04.013

摘要

采用一种新的技术,对Real AdaBoost算法的有效性、误差估计、算法流程和弱分类器训练进行了分析和证明.证明了可用加权组合弱分类器对Real AdaBoost算法进行改进,并得到了近似最佳组合系数;指出Real AdaBoost算法的样本权值调整和弱分类器训练方法的真实目的是确保弱分类器的独立性;基于Bayes统计推断对Real AdaBoost算法进行了多分类推广,得到了算法公式和误差估计,给出了便于使用的弱分类器训练简化方法.得到了Gentle AdaBoost算法的误差估计公式.UCI数据实验验证了所提算法和改进算法的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	付忠良	中国科学院成都计算机应用研究所	50	1542	17.0	39.0