新的软间隔AdaBoost弱分类器权重调整算法

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摘要：为避免硬间隔算法过分强调较难分类样本而导致泛化性能下降的问题,提出一种新的基于软间隔的AdaBoost-QP算法。在样本硬间隔中加入松弛项,得到软间隔的概念,以优化样本间隔分布、调整弱分类器的权重。实验结果表明,该算法能降低泛化误差,提高AdaBoost算法的泛化性能。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/95200X/201207/41609860.html

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关键词：adaboost boost 权重调整 分类器 abo 机器学习 弱分类器 Adaboost算法 软间隔 泛化性能