| 《计算机学报》文章摘要 全文下载 | |
| 文章题目 | 重采样方法与机器学习 |
| 作者 | 毕华 梁洪力 王珏 |
| 作者单位 | (中国科学院自动化研究所复杂系统与智能科学重点实验室 北京 100190) |
| 发表年份 | 2009 |
| 发表月份 | 5期(862—877) |
| 文章摘要 | 摘要 Boosting算法试图用弱学习器的线性组合逼近复杂的自然模型，以其优秀的可解释性和预测能力，得到了计算机界的高度关注.但Boosting只被看作是一种特定损失下的优化问题，其统计学本质未曾得到充分的关注.作者追根溯源，提出从统计学角度看待Boosting方法：在统计学框架下，Boosting算法仅仅是重采样方法的一个有趣的特例.作者希望改变计算机科学家只重视算法性能忽略数据性质的现状，以期找到更适合解决“高维海量不可控数据”问题的方法. 关键词 重采样；自助法；Boosting；机器学习 中图法分类号 TP18 DOI号: 10.3724/SP.J.1016.2009.00862 |