基于嵌入式Bootstrap的主动学习示例选择方法

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摘要：在Bootstrap示例选择算法的基础上提出一种新的嵌入式Bootstrap算法．该算法适用于一大类主动机器学习中训练示例的选择问题．新算法在保持和原Bootstrap算法相当的训练时间的前提下可得到更典型的训练示例集，从而解决了计算条件对训练集规模的限制，使训练所得预测器具有更高的性能．从理论上分析了新算法的有效性，然后将其与原Bootstrap算法分别应用到基于AdaBoost的正面人脸检测任务中进行对比实验，实验结果与理论分析一致．

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/94913X/200610/23044270.html

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关键词：Bootstrap Bootstra boots Trap boot 主动学习 示例选择 BOOTSTRAP 嵌入式Bootstrap 人脸检测