常用的SVM集成算法是基于投票策略的,无法评价各个子分类器输出信息对于最终判决的重要程度,而基于模糊积分的SVM集成则是通过模糊积分对不确定信息的测量,把非线性的客观现象与SVM输出重要性的主观评价结合起来,避免基于投票策略SVM集成方法中的缺陷,使集成分类器具有更强的泛化能力 In recent years, the scholars in ...
A.从样本集中用Bootstrap采样选出n个样本, 在所有属性上对这n个样本建立分类器,重复建立m个分类器,最终投票分类B.从样本集中用Bootstrap采样选出n个样本,预建立CART,在树的每个节点上,从所有属性中随机选择k个属性,选择出一个最佳分割属性作为节点,重复建立m棵树,最终投票分类C.对于输入的一个样本实例,首先会赋...
本文还重点分析了集成机器学习的一个重要机制:多个弱分类器集成的方法,机器学习中的弱学习到强学习,集成的关键是投票,最简单的方法是“绝对多数”的方法。在本文中着重讨论了Viola等提出的基于AdaBoost的实时人脸检测算法,该方法使用了Haar-like特征表示图像,引入了“积分图”概念,采用矩形特征,提高了特征的计算速度。
Voting(投票法):基于多数表决规则,将多个独立学习器的预测结果进行投票,选取得票最多的类别作为最终的预测结果。 深度学习集成:深度学习集成是通过结合多个深度学习模型的预测结果来提升整体性能和泛化能力的方法。 集成算法的优势在于,它能够通过结合多个学习器的优点,克服单个学习器的局限性,并提高整体的预测准确性和...