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集成学习有效性研究
引用本文:周济,文志强,林海龙.集成学习有效性研究[J].教育技术导刊,2014,13(6):199-201.
作者姓名:周济  文志强  林海龙
作者单位:湖南工业大学 计算机与通信学院,湖南 株洲 412007
摘    要:集成学习是构造一系列的分类器,然后对新的样本预测其类别的学习算法。最原始的集成方法是贝叶斯平均,最近的算法包括Error-Correcting output coding、Bagging和Boosting。阐述了集成后的分类器效果优于单个分类器的原因,结合实验对一些集成学习的研究结果进行了说明。

关 键 词:集成学习  分类器  有效性分析  
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