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提出一种选择性样本权重更新算法,把FNR和FPR引入样本权重更新过程,将分类效果反馈给分类器,实现对分类器结构的有效控制,在样本权重更新时合理选择更新方法,使得分类器的FNR或FPR达到理想状态。实验表明,该算法能有效改善整个分类器的FNR和FPR。
基于Adaboost的选择性样本权重更新算法
【摘 要】
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提出一种选择性样本权重更新算法,把FNR和FPR引入样本权重更新过程,将分类效果反馈给分类器,实现对分类器结构的有效控制,在样本权重更新时合理选择更新方法,使得分类器的FNR
【机 构】
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西北工业大学自动化学院
【出 处】
：
计算机应用研究
【发表日期】
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2008年10期
【基金项目】
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国家自然科学基金重点资助项目(60634030);高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20060699032)
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