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一种基于分布式计算的Adaboost训练算法.pdf
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一种改进的Adaboost训练算法
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针对传统的Adaboost 训练算法在训练过程中可能出现训练退化和训练目标类权重分布 过适应的问题,提出一种改进的Adaboost 训练算法. 改进算法通过调整加权误差分布限制目 标类权重的扩张,并且最终分类器输出形式以概率值输出代替传统的离散值输出,提高了训 练结果的检测率. 实验结果表明,改进的Adaboost 算法在Inria 数据集上取得了较好效果.
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