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| 多分类研究中的boosting算法 | |
| 引用本文： | 张圆圆,侯艳,李康.多分类研究中的boosting算法[J].中国卫生统计,2018(1). |
| 作者姓名： | 张圆圆 侯艳 李康 |
| 作者单位： | 哈尔滨医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室; |
| 摘 要： | 正boosting算法起源于PAC(probably approximately correct)学习模型,由Schapire在1990年首次提出,是一种基于一系列基础分类器的组合分类模型算法,基础分类器可以选择任意一种弱分类模型(如决策树)~(1])。随后,Freund和Schapire在此基础上于1995年提出了著名的Adaboost算法~(2])。到目前为止,许多 |
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