【英文题名】
Research on Several Key Problems of Ensemble Learning Algorithms
【作者】
王清 ;
【导师】
张亮 ;
【学位授予单位】
复旦大学 ;
【学科专业名称】
计算机软件与理论
【学位年度】
2011
【论文级别】
博士
【网络出版投稿人】
复旦大学
【网络出版投稿时间】
2011-10-21
【关键词】
集成学习 ;
多任务学习 ;
决策树 ;
朴素贝叶斯 ;
随机化 ;
广义逆矩阵 ;
【英文关键词】
ensemble learning ;
multi-task learning ;
decision tree ;
na(i|¨)ve bayes ;
randomization ;
generalized inverse ;
【中文摘要】
分类是机器学习和数据挖掘中的一项重要任务,在现实生活中有着广泛的应用。例如,根据邮件的标题和内容判断其是否为垃圾邮件,根据病人的各项检测指标判断其是否患有某种疾病等。目前已经提出了许多分类学习算法,如决策树、贝叶斯网络、人工神经网络、支持向量机等。
集成学习通过训练若干有差异的学习器,并将它们的预测结果进行合成。相对于单个学习器,集成学习算法在大多数情况下可以显著提高学习系统的泛化能力,因此对集成学习理论和算法的研究一直是机器学习领域的一个重点和热点。
为了构造一个强的集成学习系统,现在一般认为,集成中各个体学习器应该具有较高的精度并且个体之间具有较高的差异度。目前已经提出了许多集成方法,如Bagging、AdaBoost、Random Subspace、Random Forest等。虽然这些算法获得了广泛的关注,并在许多现实的应用中取得了良好的效果,但是仍然存在许多关键问题需要改进和完善,其中包括:Bagging算法只适用于不稳定的分类器；AdaBoost算法容易过拟合有噪声的训练数据因而健壮性较差,同时不支持并行化；Random Subspace仅适用于含有大量冗余特征的数据；对于一些特定...
【英文摘要】
Classification is one of the most important tasks in machine learning and data mining, and is widely used in real world applications. For example, it can be used to judge whether an email is junky or not according to its title and content; to judge whether a patient is positive or not according to his or her clinical measurements, etc. Many classification algorithms have been proposed, such as decision tree, bayesian network, neural network, support vector machine, etc.
Ensemble learning algorithms trai...
【更新日期】
2012-02-24
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