基于多类指数损失函数逐步添加模型的改进多分类AdaBoost算法

多类指数损失函数逐步添加模型(SAMME)是一种多分类的Ada Boost算法,为进一步提升SAMME算法的性能,针对使用加权概率和伪损失对算法的影响进行研究,在此基础上提出了一种基于基分类器对样本有效邻域分类的动态加权Ada Boost算法SAMME.RD。首先,确定是否使用加权概率和伪损失;然后,求出待测样本在训练集中的有效邻域;最后,根据基分类器针对有效邻域的分类结果确定基分类器的加权系数。使用UCI数据集进行验证,实验结果表明:使用真实的错误率计算基分类器加权系数效果更好;在数据类别较少且分布平衡时,使用真实概率进行基分类器筛选效果较好;在数据类别较多且分布不平衡时,使用加权概率进行基分类器筛选效果较好。所提的SAMME.RD算法可以有效提高多分类Ada Boost算法的分类正确率。

逐步添加法制备单链环状DNA的影响因素探究

单链环状DNA在纳米技术、分子生物学和医药学等领域具有广泛的应用前景,但难以大量制备一直是制约其研究和应用的难题之一。本文针对一种高效大量制备单链环状DNA的方法-逐步添加法,系统地探究了逐步添加法中各主要条件对制备单链环状DNA的影响,确定了逐步添加法中的主要关键条件为:T4DNA连接酶Buffer浓度、单链DNA浓度、添加间隔时间、温度和Splint GC含量。以72nt的核酸链为例,使用逐步添加法将单链环状DNA的制备得率提高至99%,产量与常用的一步法相比提高至4.9倍。本研究为高效、大量制备单链环状DNA提供了指导,为以单链环状DNA为基础的研究奠定了基础。

基于弱分类器调整的多分类Adaboost算法

Adaboost.M1算法要求每个弱分类器的正确率大于1/2,但在多分类问题中寻找这样的弱分类器较为困难。有学者提出了多类指数损失函数的逐步添加模型(SAMME),把弱分类器的正确率要求降低到大于1/k(k为类别数),降低了寻找弱分类器的难度。由于SAMME算法无法保证弱分类器的有效性,从而并不能保证最终强分类器正确率的提升。为此,该文通过图示法及数学方法分析了多分类Adaboost算法的原理,进而提出一种新的既可以降低弱分类器的要求,又可以确保弱分类器有效性的多分类方法。在UCI数据集上的对比实验表明,该文提出的算法的结果要好于SAMME算法,并达到了不弱于Adaboost.M1算法的效果。

历史地图在课堂教学中的绘制和运用

历史地图是加强学生空间概念的重要的直观教具。对此,历史教师要给予高度的重视并在教学中加以系统的运用。 课堂绘制历史地图,不要一气呵成。可以根据教材内容,先画出主要轮廓,然后根据讲课的进程再逐步添加内容。例如,讲秦末农民战争时,可先画出秦朝疆域的大致轮廓,标明河水、淮水、江水、长城、咸阳等处。

谈高级语言程序设计中的两种方法

对于从事程序设计的人员来说,设计一个高效的、高质量的、好的程序(尤其是问题较复杂时)确属不易之事.本文介绍了两种有利于程度设计的方法,可增加程序员的编程信心和乐趣.一是逐步添加法,二是扩充形式法.

让宝宝健康成长

据不完全统计,我国儿童在出生后6个月内,生长发育状况与发达国家的同龄儿童基本相同。但是,6个月之后,我国儿童的生长发育状况就逐渐明显低于发达国家了,而且随着孩子年龄的增长,这一差距越来越大,"豆芽菜"型和"胖墩"型的孩子越来越多,这不能不令人担扰。由于传统观念的影响,我国大部分家庭对婴幼儿的喂养是无序的、盲目的、不科学的。专家指出:从婴儿进入4个月龄开始,除了继续母乳喂养外,还应该有计划、科学地逐步添加各种辅助食品,

教育QA

Q宝宝学英语从什么时候开始宝宝现在看一些碟片里边有好些英文的歌曲、儿歌,有时候他也会跟着说一两句,可发音非常不准。

3-6个月学吞咽

宝宝4个月后,就可以逐步添加辅食了。然而,此时妈妈们将会遇到一个问题一当宝宝第一次接触固体食物时,食物在他的嘴里待上几秒钟,又全都流了出来!也许你会以为宝宝不喜欢这种食物,可未必如此哦,其实,很有可能是你的宝宝还尚未学会如何吞咽固体食物呢!