本文關(guān)鍵詞：基于支持向量域描述的稀疏Bagging算法

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【摘要】：提出了1種基于SVDD(support vector domain description)的集成剪枝算法。首先通過有放回的隨機(jī)采樣訓(xùn)練出若干個學(xué)習(xí)模型,接著通過支持向量域描述算法尋找1個最小超球面,使其包含不少于一定數(shù)量的預(yù)測模型;然后得到1個可以確定球心位置的稀疏權(quán)重向量;最后選取該向量中非零元素所對應(yīng)的學(xué)習(xí)模型解決二分類問題。通過多組實驗將基于SVDD的集成剪枝算法與Bagging以及其他集成剪枝算法進(jìn)行比較,驗證了所提出算法的準(zhǔn)確性和高效性。
【作者單位】： 北京理工大學(xué)計算機(jī)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 集成學(xué)習(xí) 支持向量域描述 最小超球面
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61271374)
【分類號】：TP181
【正文快照】： 集成學(xué)習(xí)是1種常見的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,該算法用特定規(guī)則將訓(xùn)練得到的若干學(xué)習(xí)模型組合為1個新的模型,可以取得比單個模型更高的預(yù)測準(zhǔn)確度[1],因此該算法被廣泛地應(yīng)用于很多科學(xué)領(lǐng)域,如人臉識別[2]、動作識別[3]和目標(biāo)跟蹤[4]等。在傳統(tǒng)的Bagging集成算法中,所有訓(xùn)練好的模型都參

【相似文獻(xiàn)】

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中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

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本文編號：1105860