LogitBoost实现:用于多类分类的LogitBoost的最新实现。-matlab开发

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所谓的 AOSO-LogitBoost 的代码,它是 Friedman 的 LogitBoost 用于多类分类的最新(但可能是最先进的)实现。 一旦你决定 LogitBoost 适合你的分类问题,就试试这个 AOSO-LogitBoost,它通常比原始 LogitBoost 具有更低的分类错误和更快的收敛速度。 代码在 C++ 中,由具有简单接口的 Matlab 类包装。 下面是一个例子。 %------------------------------------------------- ------------ %% 准备训练/测试数据。 % 3 级分类。 特征是二维的。 % 6 个训练示例和 3 个测试示例。 Xtr = [... 0.1、0.2; 0.2、0.3; 0.6、0.3; 0.7、0.2; 0.1、0.4; 0.2, 0.6... ]; Xtr = Xtr'; Xt

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