基于指数损失和0-1损失的在线Boosting算法

来源 :自动化学报 | 被引量 : 41次 | 上传用户：oyyc4011

【摘要】

：

推导了使用指数损失函数和0-1损失函数的Boosting算法的严格在线形式,证明这两种在线Boosting算法最大化样本间隔期望、最小化样本间隔方差.通过增量估计样本间隔的期望和方差,Boosting算法可应用于在线学习问题而不损失分类准确性.UCI数据集上的实验表明,指数损失在线Boosting算法的分类准确性与批量自适应Boosting(AdaBoost)算法接近,远优于传统的在线Boosti

【作者】

：

侯杰茅耀斌孙金生

【机构】

：

南京理工大学自动化学院

【出处】

：

自动化学报

【发表日期】

：

2014年04期

【关键词】

：

ADABOOST 在线学习特征选择不平衡数据 AdaBoost online learning feature selection imbalance

【基金项目】

：

国家自然辑学基金（60974129）资助

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