计算机研究与发展
計算機研究與髮展
계산궤연구여발전
JOURNAL OF COMPUTER RESEARCH AND DEVELOPMENT
2009年
2期
261-267
,共7页
选择性集成%差异化%同质化%层次修剪%并行计算%个体学习器
選擇性集成%差異化%同質化%層次脩剪%併行計算%箇體學習器
선택성집성%차이화%동질화%층차수전%병행계산%개체학습기
主要目的是寻找到一种Bagging的快速修剪方法,以缩小算法占用的存储空间、提高运算的速度和实现提高分类精度的潜力.传统的选择性集成方法研究的重点是基学习器之间的差异化,从同质化的角度采研究这一问题,提出了一种全新的选择性集成思路.通过选择基学习器集合中的最差者来对Bagging集成进行快速层次修剪,获得了一种学习速度接近Bagging性能在其基础上得到提高的新算法.新算法的训练时间明显小于GASEN而性能与其相近.该算法同时还保留了与Bagging相同的并行处理能力.
主要目的是尋找到一種Bagging的快速脩剪方法,以縮小算法佔用的存儲空間、提高運算的速度和實現提高分類精度的潛力.傳統的選擇性集成方法研究的重點是基學習器之間的差異化,從同質化的角度採研究這一問題,提齣瞭一種全新的選擇性集成思路.通過選擇基學習器集閤中的最差者來對Bagging集成進行快速層次脩剪,穫得瞭一種學習速度接近Bagging性能在其基礎上得到提高的新算法.新算法的訓練時間明顯小于GASEN而性能與其相近.該算法同時還保留瞭與Bagging相同的併行處理能力.
주요목적시심조도일충Bagging적쾌속수전방법,이축소산법점용적존저공간、제고운산적속도화실현제고분류정도적잠력.전통적선택성집성방법연구적중점시기학습기지간적차이화,종동질화적각도채연구저일문제,제출료일충전신적선택성집성사로.통과선택기학습기집합중적최차자래대Bagging집성진행쾌속층차수전,획득료일충학습속도접근Bagging성능재기기출상득도제고적신산법.신산법적훈련시간명현소우GASEN이성능여기상근.해산법동시환보류료여Bagging상동적병행처리능력.
