Bagging 算法定义如下，给定大小为n的数据集，算法采用Bootstrap抽样，得到m个新的训练数据集Di，每个数据集大小均为你，通过这m个样本集得到m个模型，然后通过求平均（回归问题）或者投票方法（分类问题）来选择最优的模型。
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针对经典C4.5决策树算法存在过度拟合和伸缩性差的问题，提出了一种基于Bagging的决策树改进算法，并基于MapReduce模型对改进算法进行了并行化。首先，基于Bagging技术对C4.5算法
2017-11-21 11:57
恶意软件具有隐蔽性强、窃取用户隐私和恶意扣费等特点，给Android手机用户带来日益严重的安全威胁，Android手机的安全形势日益严峻。Android恶意软件的快速高效检测成为目前的一个研究热点。 随着机器学习算法的广泛应用，许多研究者尝试借助机器学习方法进行Android恶意软件检测研究。通过训练机器学习分类器可模拟Android软件的行为，从而准确地区分良性软件和恶意软件。训练机器学习分类器的特征包括Android软件的静态特征和动态特征，通过对An
2018-04-17 15:57
针对现有常用分类器性能不能满足头部姿态估计对准确率的要求，以及光照变化影响头部姿态估计准确率的问题，提出了一种基于 Bagging-SVM集成分类器的头部姿态估计方法。首先，通过图片预处理
2021-05-07 10:11
集成是一组协作贡献的元素。一个熟悉的例子是合奏，组合不同的乐器创建动听的和声。在集成中，最终的整体输出比任何单个部分的表现更重要。
2018-05-25 09:51
