[1]陈全 赵文辉 李洁 江雨燕.选择性集成学习算法的研究[J].计算机技术与发展,2010,(02):87-89.
　CHEN Quan,ZHAO Wen-hui,LI Jie,et al.Research of Selective Ensemble Learning Algorithm[J].,2010,(02):87-89.
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选择性集成学习算法的研究()
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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2010年02期
页码:
87-89
栏目:
智能、算法、系统工程
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
Research of Selective Ensemble Learning Algorithm
文章编号:
1673-629X（2010）02-0087-03
作者:
陈全 赵文辉 李洁 江雨燕
安徽工业大学
Author(s):
CHEN Quan;  ZHAO Wen-hui;  LI Jie; JIANG Yu-yan
Anhui University of Technology
关键词:
机器学习; 集成学习; 选择性集成
Keywords:
machine learning;  ensemble learning;  selective ensemble
分类号:
TP18
文献标志码:
A
摘要:
通过选择性集成可以获得比单个学习器和全部集成学习更好的学习效果，可以显著地提高学习系统的泛化性能。文中提出一种多层次选择性集成学习算法，即在基分类器中通过多次按权重进行部分选择，形成多个集成分类器，对形成的集成分类器进行再集成，最后通过对个集成分类器多数投票的方式决定算法的输出。针对决策树与神经网络模型在20个标准数据集对集成学习算法Ada—ens进行了实验研究，试验证明基于数据的集成学习算法的性能优于基于特征集的集成学习算法的性能，有更好的分类准确率和泛化性能。
Abstract:
Through the selective ensemble,the algorithm would be more effective than each single one and better than the algorithm that select all the base classifier, and the algorithm would have effective generalization ability. In this paper, a selective multi -

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备注/Memo

备注/Memo:
省级教学研究项目（2008jyxm305）陈全（1971-），男，硕士，研究方向为机器学习、网络工程、计算机控制。
更新日期/Last Update: 1900-01-01