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梁洪力

作品数：2 被引量：41H指数：1
供职机构：中国科学院自动化研究所更多>>
发文基金：国家重点基础研究发展计划更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 1篇重采样
  • 1篇自助
  • 1篇自助法
  • 1篇BOOSTI...
  • 1篇采样

机构

  • 2篇中国科学院自...

作者

  • 2篇梁洪力
  • 1篇毕华
  • 1篇王珏

传媒

  • 1篇计算机学报

年份

  • 2篇2009
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
基于需求的特征选择
特征选择是机器学习领域中一个重要的研究方向。尤其是近年来，随着很多以高维小样本为特征的实际问题的涌现，如：自然语言处理、生物信息、经济与金融、网络与电信和医学等数据分析领域，特征选择问题又一次成为人们关注的焦点。然而，这...
梁洪力
重采样方法与机器学习被引量：41
2009年
Boosting算法试图用弱学习器的线性组合逼近复杂的自然模型,以其优秀的可解释性和预测能力,得到了计算机界的高度关注.但Boosting只被看作是一种特定损失下的优化问题,其统计学本质未曾得到充分的关注.作者追根溯源,提出从统计学角度看待Boosting方法:在统计学框架下,Boosting算法仅仅是重采样方法的一个有趣的特例.作者希望改变计算机科学家只重视算法性能忽略数据性质的现状,以期找到更适合解决"高维海量不可控数据"问题的方法.
毕华梁洪力王珏
关键词：重采样自助法BOOSTING
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共1页<1>
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