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支持向量机与AdaBoost的结合算法研究
被引:22
作者
:
张晓龙
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
武汉科技大学计算机科学与技术学院
张晓龙
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
任芳
机构
:
[1]
武汉科技大学计算机科学与技术学院
来源
:
计算机应用研究
|
2009年
/ 26卷
/ 01期
关键词
:
支持向量机;
增强法;
自适应增强算法;
算法优化;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP301.6 [算法理论];
学科分类号
:
摘要
:
将支持向量机与AdaBoost算法相结合,称其为Boost-SVM。从提升泛化性能和预测精度等方面对支持向量机的学习算法进行了研究与比较。Boost-SVM实验结果表明,该算法提高了支持向量机的预测精度并优化了学习机的性能。
引用
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页码:77 / 78+110 +110
页数:3
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