关于RealAdaBoost算法的分析与改进 (2012年)

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文件名称：关于RealAdaBoost算法的分析与改进 (2012年)
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更新时间：2021-05-12 02:36:44
自然科学 论文 采用一种新的技术，对RealAdaBoost算法的有效性、误差估计、算法流程和弱分类器训练进行了分析和证明。证明了可用加权组合弱分类器对RealAdaBoost算法进行改进，并得到了近似最佳组合系数；指RealAdaBoost算法的样本权值调整和弱分类器训练方法的真实目的是确保弱分类器的独立性；基于Baycs统计推断对RealAdaBoost算法进行了多分类推广，得到了算法公式和误差估计，给出了便于使用的弱分类器训练简化方法。得到了GentleAdaBoost算法的误差估计公式。UCI数据实验验证了所提算