信息与控制
信息與控製
신식여공제
INFORMATION AND CONTROL
2009年
4期
449-454
,共6页
选择性集成%差异度%层次修剪%并行计算%基学习器%个体学习器
選擇性集成%差異度%層次脩剪%併行計算%基學習器%箇體學習器
선택성집성%차이도%층차수전%병행계산%기학습기%개체학습기
本文主要目的是寻找到Bagging的一种快速修剪方法,以缩小算法占用的存储空间、提高运算速度和实现提高分类精度的潜力;还提出一种直接计算皋学习器差异度的新选择性集成思想.选择出基学习器集合中对提升其余基学习器差异度能力最强者进行删除,通过层次修剪来加速这一算法.在不影响性能的基础上,新算法能够大幅度缩小Bagging的集成规模;新算法还支持并行计算,其进行选择性集成的速度明显优于GASEN.本文还给出了集成学习分类任务的误差上界.
本文主要目的是尋找到Bagging的一種快速脩剪方法,以縮小算法佔用的存儲空間、提高運算速度和實現提高分類精度的潛力;還提齣一種直接計算皋學習器差異度的新選擇性集成思想.選擇齣基學習器集閤中對提升其餘基學習器差異度能力最彊者進行刪除,通過層次脩剪來加速這一算法.在不影響性能的基礎上,新算法能夠大幅度縮小Bagging的集成規模;新算法還支持併行計算,其進行選擇性集成的速度明顯優于GASEN.本文還給齣瞭集成學習分類任務的誤差上界.
본문주요목적시심조도Bagging적일충쾌속수전방법,이축소산법점용적존저공간、제고운산속도화실현제고분류정도적잠력;환제출일충직접계산고학습기차이도적신선택성집성사상.선택출기학습기집합중대제승기여기학습기차이도능력최강자진행산제,통과층차수전래가속저일산법.재불영향성능적기출상,신산법능구대폭도축소Bagging적집성규모;신산법환지지병행계산,기진행선택성집성적속도명현우우GASEN.본문환급출료집성학습분류임무적오차상계.
