针对传统的机器学习算法对不平衡数据集的少类分类准确率不高的问题,基于支持向量机和模糊聚类,提出一种不平衡数据加权集成学习算法。首先提出加权支持向量机模型(Weighted Support Vector Machine,WSVM),该模型根据不同类别数据所占比例的不同,为各类别分配不同的权重,然后将WSVM与模糊聚类结合提出一种新的集成学习算法。将本文提出的算法应用于人造数据集和UCI数据集实验中,实验结果表明,所提出的算法能够有效地解决不平衡数据的分类问题,具有更好的分类性能。
2021-11-18 16:49:16 1.07MB 不平衡数据集
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集成学习通过构建并结合多个学习器来完成学习任务,有时也被称为多分类器系统、基于委员会的学习等。
2021-11-17 22:53:04 2.62MB 机器学习 集成学习
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Android 改进随机森林在安卓恶意检测中的应用 - ue5 防火墙 工控安全 安全研究 云安全 解决方案
基于Bagging的集成学习:随机森林的原理及其实现引入Bagging装袋随机森林随机森林分类随机森林回归python实现随机森林分类随机森林回归 引入 “三个臭皮匠赛过诸葛亮”——弱分类器组合成强分类器。 Q1.什么是随机森林? 随机森林顾名思义就是一片森林,其中有各种各样的树,其实,随机森林是基于决策树构成的,一片森林中的每一颗树就是一个决策树。想了解决策树算法详情请戳☞决策树原理及其实现☜ Q2.为什么叫随机森林? 随机森林中“随机”一词主要在于两点:“随机”取样;“随机”抽取特征。 了解以上两点,我们先从集成学习入手: 集成学习的标准定义是:在原始数据上构建多个分类器,然后在分类未知样
2021-11-07 14:22:35 233KB AND do dom
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集成学习.pdf集成学习.pdf集成学习.pdf集成学习.pdf集成学习.pdf集成学习.pdf集成学习.pdf集成学习.pdf集成学习.pdf集成学习.pdf集成学习.pdf集成学习.pdf集成学习.pdf集成学习.pdf集成学习.pdf集成学习.pdf集成学习.pdf集成学习.pdfv
2021-11-05 21:01:33 267KB 集成学习.pdf
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集成学习Boosting和Bagging综述,非常好的参考资料,推荐
2021-11-05 10:13:02 295KB Boosti Baggin
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霍尼韦尔N4系统集成操作步骤
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Ensemble(集成) 1954年,Hebb使用这个单词来说明视觉神经细胞的信息加工方式 假设信息加工是由神经集合体来完成
2021-10-09 13:01:42 1.05MB 集成学习 Bagging ,Boosting ,AdaBoost
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1.集成学习简介 一个牛逼的算法和10个简单的算法比,后者更好一点。 所以在解决过拟合和欠拟合问题的时候,使用boosting 和bagging 的方法。 欠拟合问题解决:弱弱组合变强 boosting 过拟合问题解决:相互牵制变壮 bagging 2. Bagging bagging集成过程 采样:从所有样本中又放回的采样一部分特征 学习:训练弱n个学习器 集成:平权投票n 个若学习器 随机森林 定义:随机森林 = Bagging + 决策树 流程 在所有样本里选m个数据 在m个数据里选k个特征 训练n 个弱决策树 重复上三条 平权投票 注意:有放回的取出数据。选取的特征远小于所有特征
2021-10-06 13:58:07 51KB 决策树 学习 集成
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集成学习Bagging ,Boosting等介绍的PPT。集成方法是构建一种对单个分类器进行集成的学习算法,将各分类器的分类结果以一定的方式集成起来实现对新数据点进行分类,其中单个分类器是独立的且不要求分类精度很高。通过这种方式,大大提高了集成系统的性能。
2021-10-02 19:41:37 1.05MB 集成学习 Bagging ,Boosting ,AdaBoost
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