新的软间隔AdaBoost弱分类器权重调整算法

• 作者: 周水生 董银丽 高艳
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 机器学习 弱分类器 AdaBoost算法 软间隔 泛化性能
• 年，卷（期）: 2012,（7）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 125-127
• 分类号: TP18
• 字数: 4394字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2012.07.041

摘要

为避免硬间隔算法过分强调较难分类样本而导致泛化性能下降的问题,提出一种新的基于软间隔的AdaBoost-QP算法.在样本硬间隔中加入松弛项,得到软间隔的概念,以优化样本间隔分布、调整弱分类器的权重.实验结果表明,该算法能降低泛化误差,提高AdaBoost算法的泛化性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周水生	西安电子科技大学理学院	40	295	10.0	15.0
2	董银丽	西安欧亚学院基础部	11	10	1.0	3.0
3	高艳	西安电子科技大学理学院	1	1	1.0	1.0