【摘 要】
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现有AdaBoost系列算法一般没有考虑类的先验分布.针对该问题,基于最小化训练错误率,通过把符号函数表示的训练错误率的极值问题转变成一种指数函数的极值问题,提出了不平衡分
【基金项目】
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国家“八六三”高技术研究发展计划基金项目(2008AA01Z402);四川省科技支撑计划基金项目(2008SZ0100,2009SZ0214)
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现有AdaBoost系列算法一般没有考虑类的先验分布.针对该问题,基于最小化训练错误率,通过把符号函数表示的训练错误率的极值问题转变成一种指数函数的极值问题,提出了不平衡分类问题连续AdaBoost算法,给出了该算法的近似误差估计.基于同样的方法,对二分类问题连续AdaBoost算法的合理性给出了一种全新的解释和证明,并推广到多分类问题,得到了多分类问题连续AdaBoost算法,其具有与二分类连续AdaBoost算法完全类似的算法流程.经分析该算法与Bayes统计推断方法等价,并且其训练错误率随着训练的分
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