AdaBoost算法在多属性二分类问题中的应用——以魔术伽马望远镜数据集为例

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摘要：采用AdaBoost算法对魔术伽马望远镜数据集进行分类测试，通过实验证明了AdaBoost算法在多属性二分类问题中应用的可行性，并与其他分类方法进行比较，表明AdaBoost算法在处理多属性二分类问题时，AdaBoost算法的精确度与Random Forest算法相似，优于SVM以及NN等其他算法。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/83066A/201204/42676087.html

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关键词：adaboost boost 数据集 望远镜 二分类 机器学习 AdaBoost Boosting Bagging SELECTIVE