Improvementon AdaBoostforMulti-labelClassification

Abstract:Aiming to decrease the learning error of the series of AdaBoost algorithm for multi-label classification,the AdaBoost algorithm was improved for multi-label classification by two strategies.One idea is to modify the adjustment strategy of sample distribution,and destroy the sample uniform d...

Szczegółowa specyfikacja

Opis bibliograficzny

Główni autorzy:	付忠良, 张丹普, 王莉莉
Format:	Artigo
Język:	Inglês
Wydane:	Editorial Department of Journal of Sichuan University (Engineering Science Edition) 2015-01-01
Seria:	工程科学与技术
Hasła przedmiotowe:	ensemblelearning multi-labelclassificationproblem realAdaBoostalgorithm multi-classclassificationproblem classifiercombination
Dostęp online:	http://jsuese.scu.edu.cn/thesisDetails#10.15961/j.jsuese.2015.05.015
Etykiety:	Dodaj etykietę Nie ma etykietki, Dołącz pierwszą etykiete!