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2017-08-12 发布于重庆
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元学习策略及性能评价-卷第期.pdf

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第卷第期西安交通大学学报 ! # 489:! ;# ! ! ! ! ! ! ! ! ! 年月 ! $%% # ’()*+,-(./01,+ ’0,(2(+3 )+045*6027 ’=:$%% 元学习策略及性能评价杨利英!覃征!胡广伍!张选平 ! !西安交通大学电子与信息工程学院西安# ?%%@ 摘要为提高分类系统的性能!提出一种统一多种元学习算法的元学习框架!定义并描述了并行和串行两种组合方式由基分类器的分类结果构成新属性!并加入到特征向量中以形成元数据通过扩展特征向量!元学 : : 习增强了对假设空间的表达能力!降低了系统的偏差在加州大学提供的标准数据集上对元学习策略进行了 : 实验研究!结果表明与多数投票#最大规则#最小规则等融合方法实现的多分类器系统相比!并行和串行组合在所用数据集上的平均分类错误率可分别降低和 !且在分交叉验证中值的增加并不 !A?$d @%A#d # # 能改进分类性能!串行组合中的基分类器的顺序对分类错误率没有显著影响: 关键词$模式分类$多分类器系统$元学习中图分类号$ 文献标识码$ 文章编号$ ! # 2Z!? , %$!B/ $%%%#%%%@ ! ! ! ! ! ?$’GJ$%)() 1’%’$ ):A’,C$%B%@)4$K+27’() D D- !)# ,# $#’(# V/[/)# I/ ’()# @/)# # * % * * * * 2 * ! # 6CD8898E59FCGH8=ICJK=L0=E8HMKGI8=5=I=FFHI= /I1K=’IK8G8= )=IOFHJIG /I1K=?%%@ QDI=K N N N P $ .8,’%4’ ,IMI= KGIM H8OI= GDFC9KJJIEICKGI8= FHE8HMK=CF KMFGKV9FKH=I= EHKMFR8HaC8OFHI= MK= N S N S N N P MFGKV9FKH=I= K98HIGDMJRKJ HFJF=GFL:2R8M8LFJ8EC8MUI=I= JGHKGF KHK99F9C8MUI=I= K=LJFHIK9