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基于选择性集成的最大化软间隔算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
方育柯  傅彦  周俊临  佘莉  孙崇敬 《软件学报》2012,23(5):1132-1147
当前,boosting集成学习算法研究主要集中于最大化弱学习器凸组合的间隔或软间隔,该凸组合几乎使用了生成的所有弱学习器,然而这些弱学习器间存在大量的相关性和冗余,增加了训练和分类过程的时空复杂度.针对这一问题,在LPBoost基础上提出了一种选择性boosting集成学习算法,称为SelectedBoost.在每次迭代生成新的弱学习器以后,通过计算新生成的弱学习器与已有弱学习器的相关度和差异度,并结合当前集成的强学习器的准确率来判断是否选择该弱学习器.另外,当前的一系列boosting算法(如AdaBoost,LPBoost,ERLPBoost等),本质上是基于已生成的1个或者多个弱学习器来更新样本权重,但与弱学习器相比,强学习器更能代表当前的决策面.因此,SelectedBoost通过在带约束的间隔最大化问题中引入更加严格的强学习器边界约束条件,使得该算法不仅参考弱学习器边界,同时还参考已生成的强学习器来更新样本权重,进而提高算法的收敛速度.最后,与其他有代表性的集成学习算法进行实验比较,结果表明,该方法在收敛率、分类准确性以及泛化能力等方面均具有比较明显的优势.  相似文献   
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提出了一种自反馈垃圾信息综合过滤方法.通过构建日志分析模块,在人为参与尽可能少的情况下,根据过滤到的垃圾信息通过自我分析、自我决策、自我优化来实现信息过滤规则的自反馈更新.试验证明该方法克服了传统海量信息过滤中人工参与度高、工作量大、效率和准确率与人的操作高度相关的缺点,大大提高了信息过滤速度和准确率,实现了信息过滤的自动化.  相似文献   
3.
当前,boosting 集成学习算法研究主要集中于最大化弱学习器凸组合的间隔或软间隔,该凸组合几乎使用了生成的所有弱学习器,然而这些弱学习器间存在大量的相关性和冗余,增加了训练和分类过程的时空复杂度.针对这一问题,在LPBoost基础上提出了一种选择性boosting集成学习算法,称为SelectedBoost.在每次迭代生成新的弱学习器以后,通过计算新生成的弱学习器与已有弱学习器的相关度和差异度,并结合当前集成的强学习器的准确率来判断是否选择该弱学习器.另外,当前的一系列boosting算法(如AdaBoost,LPBoost,ERLPBoost等),本质上是基于已生成的1个或者多个弱学习器来更新样本权重,但与弱学习器相比,强学习器更能代表当前的决策面.因此, SelectedBoost 通过在带约束的间隔最大化问题中引入更加严格的强学习器边界约束条件,使得该算法不仅参考弱学习器边界,同时还参考已生成的强学习器来更新样本权重,进而提高算法的收敛速度.最后,与其他有代表性的集成学习算法进行实验比较,结果表明,该方法在收敛率、分类准确性以及泛化能力等方面均具有比较明显的优势.  相似文献   
4.
基于集成学习的个性化推荐算法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
在2009年结束的Netflix推荐大赛中,由于顶级参赛小组均使用集成学习算法,使得基于Bagging和Stacking的Ensemble方法得到了广泛的关注,而基于Boosting的集成学习方法相对来说却无人问津。首先分析了基于Boosting的集成学习算法在分类问题中的优势,以及在推荐问题上的缺陷。通过对用户评分矩阵的简化和分解,将问题转换为简单的分类问题,使得Boosting的集成学习算法能够应用到推荐问题中,提出了基于KNN的集成学习推荐算法,通过集成多个不同的相似度计算方法来提高最终的推荐准确率。在大规模真实数据集上的实验说明,基于Boosting的学习框架可以较大提升单个推荐算法的性能。  相似文献   
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普通硅酸盐水泥(OPC)是一种应用广泛的建筑材料,而硫铝酸盐水泥(SAC)是一种性能优良的特种工程材料,二者都具有各自的优缺点,如能将其复合,综合其优点,便可以改善水泥性能。本文以两种材料作为研究对象,以不同掺量(0~100%,以10%递增)的OPC与SAC复合,以凝结时间、流动度、强度为研究指标,选出最优配合比,并与普通硅酸盐水泥对比,做出综合评价,为普通硅酸盐水泥-硫铝酸盐水泥二元体系的应用提供一定依据。  相似文献   
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传统的入侵检测技术主要是从已知攻击数据中提取出每种具体攻击的特征规则模式,然后使用这些规则模式来进行匹配。然而基于规则的入侵检测的主要问题是现有的规则模式并不能有效应对持续变化的新型入侵攻击。针对这一问题,基于数据挖掘的入侵检测方法成为了入侵检测技术新的研究热点。本文提出了一种基于孤立点挖掘的自适应入侵检测框架,首先,基于相似系数寻找孤立点,然后对孤立点集合进行聚类,并使用改进的关联规则算法来从孤立点聚类结果中提取出各类入侵活动的潜在特征模式,然后生成可使用的匹配规则模式来添加到现有的规则模式中去,进而达到自适应的目的。本文使用KDD99的UCI数据集进行孤立点挖掘,然后使用IDS Snort的作为实验平台,使用IDS Informer模拟攻击工具进行测试,这两个实验结果表明了本文所提出算法的有效性。  相似文献   
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