Dynamic Weight Trimming Adaboost
本文对Friedman 的方法进行了改进,提出了动态权 重裁剪方法(Dynamic Weight Trimming Adaboost , DWTAdaboost) ,即对由少量样本训练得到的弱分 类器在整个样本集合的性能进行检验,如果加权错 误率小于015 则保...
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本文对Friedman 的方法进行了改进,提出了动态权 重裁剪方法(Dynamic Weight Trimming Adaboost , DWTAdaboost) ,即对由少量样本训练得到的弱分 类器在整个样本集合的性能进行检验,如果加权错 误率小于015 则保...
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