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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].人天科学研究,2014(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 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金（61170102） |
| 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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