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This manuscript provides optimization guarantees, generalization bounds, and statistical consistency results for AdaBoost variants which replace the exponential loss with the logistic and similar loss...
Margins, Shrinkage, and Boosting     Margins  Shrinkage  Boosting       2013/5/2
This manuscript shows that AdaBoost and its immediate variants can produce approximate maximum margin classifiers simply by scaling step size choices with a fixed small constant. In this way, when the...
客户流失问题一直以来都受到企业的重视,如何有效预测流失客户是一个重要课题。本文通过对某通信企业原始数据进行严格的数据预处理,以及利用直方图检验和卡方检验相结合的方法对模型变量进行筛选,同时采用抽样的方法选取出模型的训练样本和测试样本,并利用分类回归树算法和自适应Boosting算法生成相应的强分类器模型,仿真实验结果表明本文使用的模型在预测该通信企业的离网客户中具有较高的准确性,从模型的ROC曲线...
Boosting is a popular way to derive power- ful learners from simpler hypothesis classes. Following previous work (Mason et al., 1999; Friedman, 2000) on general boosting frame- works, we analyze g...
Fisher-consistent loss functions play a fundamental role in the construction of successful binary margin-based classifiers. In this paper we establish the Fisher-consistency condition for multicateg...
对数字文本进行准确高效的分类是保证数字资源被全面检索和充分利用的基础。本文以Boosting算法为基本框架,详细论述了数字图书馆建设过程中,数字文本分类过程所采用的算法,设计了一个综合了Naive Bayes算法和Boosting算法的文本自动分类系统模型,并通过实验证明了该分类器的准确性。

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