摘要
Boosting是近年来机器学习领域中一种流行的、用来提高学习精度的算法,本文首先以AdaBoost为例对Boosting算法进行简单的介绍,并对Boosting的各种不同理论分析进行概括,然后介绍了Boosting在回归问题中的理论研究,最后对Boosting的应用以及未来的研究方向进行了讨论。
Boosting is a general method for improving the accuracy of any given learning algorithm. This paper primarily introduces the AdaBoost algorithm and explains the different underlying theory of boosting, then describes some theoretical analyses in regression. In the end some recent applications and future research issues are present.
出处
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2004年第1期52-59,共8页
Pattern Recognition and Artificial Intelligence
