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
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
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
针对不平衡网络流量分类精度不高的问题，在旋转森林算法的基础上结合Bagging算法的Bootstrap抽样和基于分类精度排序的基分类器选择算法，提出一种改进的旋转森林算法。首先，对原始训练集按特征
2017-12-27 15:55
提出基于人工免疫网络的神经网络集成方法AINEN。在用Bagging生成神经网络集成之后，将人工免疫网络的原理应用到神经网络集成，组成了一个从微观上看是一个一个的神经网络，而
2009-04-10 08:49
为提高支持向量机(SVM)集成的训练速度，提出一种基于凸壳算法的SVM 集成方法，得到训练集各类数据的壳向量，将其作为基分类器的训练集，并采用Bagging 策略集成各个SVM。在训
2009-04-16 11:43
针对概念漂移数据流集成分类算法的基本概念、相关工作、适用范围及优缺点等方面进行具体阐述，重点分析突变型、渐变型、重复型和增量型集成分类算法，以及集成分类中的 Bagging、 Boosting、基
2021-06-03 16:13
。而股票市场数据是典型的非线性系统，传统统计学预测方法在处理时预测精度较低。本文综合运用R软件并结合目前机器学习领域最新的六种方法一一决策树、boosting、bagging、随机森林、支持向量机、神经网络分别对训练集进行训练，
2018-01-02 15:50
本文针对牛奶中所含蛋白质的纵向数据，利用R软件，运用机器学习方法中的决策树、boost、bagging、随机森林、神经网络、支持向量机和传统处理纵向数据的线性随机效应混合模型做预测对比。变化训练集
2018-01-02 18:51
和集成学习的 Bagging集成策略的基础上构造随机森林（RF）层，对每层中RF输入随机选择的特征进行训练，拼接输出的类向量和特征向量并向下层传递迭代，持续训练直至模型敛。在NSL-KDD数据集上的实验结果表明与CNN算法相比，EDF算法在保证分类
2021-05-26 15:53
