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集成学习中完全随机学习策略研究
被引:20
作者
:
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
俞扬
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
周志华
机构
:
[1]
南京大学软件新技术国家重点实验室
来源
:
计算机工程
|
2006年
/ 17期
基金
:
国家杰出青年科学基金;
关键词
:
机器学习;
集成学习;
完全随机策略;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP181 [自动推理、机器学习];
学科分类号
:
140502
[人工智能]
;
摘要
:
以完全随机树(不包含属性选择过程的决策树)作为基学习器的集成,具有很好的性能。该文探讨了完全随机学习策略推广情况,实现了完全随机决策树桩算法和完全随机规则算法,分析有效的原因。实验表明,性能良好的完全随机算法,易于被许多初学者所掌握。
引用
收藏
页码:100 / 102+152 +152
页数:4
相关论文
共 2 条
[1]
Random forests
[J].
Breiman, L
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
Univ Calif Berkeley, Dept Stat, Berkeley, CA 94720 USA
Univ Calif Berkeley, Dept Stat, Berkeley, CA 94720 USA
Breiman, L
.
MACHINE LEARNING,
2001,
45
(01)
:5
-32
[2]
Bagging predictors
[J].
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
Breiman, L
.
MACHINE LEARNING,
1996,
24
(02)
:123
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共 2 条
[1]
Random forests
[J].
Breiman, L
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Univ Calif Berkeley, Dept Stat, Berkeley, CA 94720 USA
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Breiman, L
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2001,
45
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Breiman, L
.
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