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文档简介
PatternRecognition模式识别北京理工大学自动化学院高琪第8讲组合分类器
CombiningClassifiers组合分类器（集成学习）多个弱分类器共同组成一个强分类器
基分类器（弱分类器）的性能要求要好于随机分类每个基分类器的训练集和训练结果要有差异方差和偏差是组合分类器重点考虑的两项指标
基分类器组合方法包括投票、级联和求和组合分类器Bagging方法Boosting方法Stacking方法Bagging方法随机森林有监督特征选择忽略特征相关性无偏性过拟合
Bootstrapping抽样原始样本集子样本集1子样本集2子样本集3子样本集k分类器1分类器2分类器3分类器k投票器训练训练训练训练组合分类器结果输出抽样子集与原始样本集的统计分布相同吗？Boosting方法串联训练偏差逐渐缩小需要基分类器方差小高性能和自适应能力初始化加权样本集;训练第一个基分类器；调整样本和基分类器的权重;训练下一个吉非罗齐
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