Đang tải...

Ensemble learning by data resampling

We investigate ensemble learning methods that construct a classifier ensemble by repeatedly sampling the original training data and building a member classifier from each subsample. We find that the performance of standard Bagging can frequently be improved upon by simple variations of the sampling...

Mô tả đầy đủ

Đã lưu trong:
Chi tiết về thư mục
Tác giả chính: Goebel, Michael
Định dạng: Online
Ngôn ngữ:en
Được phát hành: ResearchSpace@Auckland 2004
Truy cập trực tuyến:http://hdl.handle.net/2292/996
Các nhãn: Thêm thẻ
Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!