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集成学习中特征选择技术
引用本文:李国正,李丹.集成学习中特征选择技术[J].上海大学学报(自然科学版),2007,13(5):598-604.
作者姓名:李国正  李丹
作者单位:上海大学,计算机工程与科学学院,上海,200072
基金项目:国家自然科学基金;上海市教委资助项目
摘    要:集成学习和特征选择是当前机器学习领域中的研究热点.集成学习通过重复采样可产生个体学习器之间差异度,从而提高个体学习器的泛化能力,特征选择应用到集成学习可进一步提高集成学习技术的效果,该研究有3个方面:数据子集的特征选择、个体学习器的选择和多任务学习.该文对近几年集成学习中特征选择技术的研究进行回顾,尤其对以上3个方面的研究分别进行总结,提出一些共性的技术指导以后的研究.

关 键 词:集成学习  特征选择  多任务学习
文章编号:1007-2861(2007)05-0598-07
收稿时间:2007-04-05
修稿时间:2007年4月5日

Feature Selection for Ensemble Learning
LI Guo-zheng,LI Dan.Feature Selection for Ensemble Learning[J].Journal of Shanghai University(Natural Science),2007,13(5):598-604.
Authors:LI Guo-zheng  LI Dan
Institution:School of Computer Engineering and Science, Shanghai University, Shanghai 200072, China
Abstract:
Keywords:ensemble learning  feature selection  multi-task learning
本文献已被 维普 万方数据 等数据库收录!
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