Analysis of Generalization Ability for Different AdaBoost Variants Based on Classification and Regression Trees
المؤلفون المشاركون
Wu, Shuqiong
Nagahashi, Hiroshi
المصدر
Journal of Electrical and Computer Engineering
العدد
المجلد 2015، العدد 2015 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-17، 17ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2015-02-10
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
17
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
As a machine learning method, AdaBoost is widely applied to data classification and object detection because of its robustness and efficiency.
AdaBoost constructs a global and optimal combination of weak classifiers based on a sample reweighting.
It is known that this kind of combination improves the classification performance tremendously.
As the popularity of AdaBoost increases, many variants have been proposed to improve the performance of AdaBoost.
Then, a lot of comparison and review studies for AdaBoost variants have also been published.
Some researchers compared different AdaBoost variants by experiments in their own fields, and others reviewed various AdaBoost variants by basically introducing these algorithms.
However, there is a lack of mathematical analysis of the generalization abilities for different AdaBoost variants.
In this paper, we analyze the generalization abilities of six AdaBoost variants in terms of classification margins.
The six compared variants are Real AdaBoost, Gentle AdaBoost, Modest AdaBoost, Parameterized AdaBoost, Margin-pruning Boost, and Penalized AdaBoost.
Finally, we use experiments to verify our analyses.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wu, Shuqiong& Nagahashi, Hiroshi. 2015. Analysis of Generalization Ability for Different AdaBoost Variants Based on Classification and Regression Trees. Journal of Electrical and Computer Engineering،Vol. 2015, no. 2015, pp.1-17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1068149
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wu, Shuqiong& Nagahashi, Hiroshi. Analysis of Generalization Ability for Different AdaBoost Variants Based on Classification and Regression Trees. Journal of Electrical and Computer Engineering No. 2015 (2015), pp.1-17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1068149
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wu, Shuqiong& Nagahashi, Hiroshi. Analysis of Generalization Ability for Different AdaBoost Variants Based on Classification and Regression Trees. Journal of Electrical and Computer Engineering. 2015. Vol. 2015, no. 2015, pp.1-17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1068149
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1068149
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر