计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2011年
30期
172-175
,共4页
集成协同训练%旋转森林%差异性%特征提取%旋转森林的协同训练方法(ROFCO)
集成協同訓練%鏇轉森林%差異性%特徵提取%鏇轉森林的協同訓練方法(ROFCO)
집성협동훈련%선전삼림%차이성%특정제취%선전삼림적협동훈련방법(ROFCO)
集成协同训练算法(ensemble co-training)是将集成学习(ensemble learning)和协同训练算法(co-training)相结合的半监督学习方法,旋转森林(rotation forest)是利用特征提取来构造基分类器差异性的集成学习方法,在对现有的集成协同训练算法研究基础上,提出了基于旋转森林的协同训练算法——ROFCO,该方法重在利用未标记数据提高基分类器之间的差异性和特征提取效果,使基分类器的泛化误差保持不变或下降的同时,能保持甚至提高基分类器之间的差异性,提高集成效果.实验结果表明该方法能取得较好效果.
集成協同訓練算法(ensemble co-training)是將集成學習(ensemble learning)和協同訓練算法(co-training)相結閤的半鑑督學習方法,鏇轉森林(rotation forest)是利用特徵提取來構造基分類器差異性的集成學習方法,在對現有的集成協同訓練算法研究基礎上,提齣瞭基于鏇轉森林的協同訓練算法——ROFCO,該方法重在利用未標記數據提高基分類器之間的差異性和特徵提取效果,使基分類器的汎化誤差保持不變或下降的同時,能保持甚至提高基分類器之間的差異性,提高集成效果.實驗結果錶明該方法能取得較好效果.
집성협동훈련산법(ensemble co-training)시장집성학습(ensemble learning)화협동훈련산법(co-training)상결합적반감독학습방법,선전삼림(rotation forest)시이용특정제취래구조기분류기차이성적집성학습방법,재대현유적집성협동훈련산법연구기출상,제출료기우선전삼림적협동훈련산법——ROFCO,해방법중재이용미표기수거제고기분류기지간적차이성화특정제취효과,사기분류기적범화오차보지불변혹하강적동시,능보지심지제고기분류기지간적차이성,제고집성효과.실험결과표명해방법능취득교호효과.
