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This complete matlab for neural network

发信人: strawman (独上江楼思渺然), 信区: DataMining
标  题: Re: 回strawman：请进
发信站: 南京大学小百合站 (Fri Oct 25 11:43:14 2002), 站内信件


【 在 jeff814 (mimi) 的大作中提到: 】
: 斑竹：
: 
: 你说得很对。错误率大于0.5的是要抛弃，我忘了写。
: 但是我还是有些不明白：
: 
:    错误率:Εt=ΣDt(i)  [ht(Xi)≠Yi]   //是按第一轮的训练集合来算的呢，还是按本
: 轮的集合来算的？
                是按照本轮的训练集合来算的。而Arc-X4在这一点上和AdaBoost不同，
Arc-X4记录的是前几轮中样本的错误率，所以用的是初始第一轮的训练集。
Arc-X4和Adaboost的思想差不多。只是形式上换了换。AdaBoost算法又名Arc-fs的。
: 
:    最后输出的一般形式是加权表决取最大者，是吗？
                          对于分类，用的是加权投票。
: 
:    我上次提的结果是不是合理呢？
                      这个偶就不是很清楚了，以前我做的试验结果都忘掉了。不过
你可以参考AI02中的一篇paper。在周老师的主页上有的下，那上面记录了一些试验结果
你不妨参考。
: 
:    有没有介绍boosting比较详细的中文书籍可以推荐？？
                     中文的我不知道，英文的看paper吧，一堆。
以前我推荐过一个网站 http://www.boosting.org 你可以去瞧瞧。
: 
: THX！！！！！
: 
: 
: 【 在 strawman 的大作中提到: 】
: : adaboost算法有不同的版本，我知道的就有用于分类的和用于回归估计的。算法的思..
: : 是一样的，但是具体操作起来还是有些问题需要注意。
: (以下引言省略 ... ...)

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白云在天，丘陵自出。
道里悠远，山川间之。
将子无死，尚复能来。
        

※ 修改:．strawman 于 Oct 25 11:59:00 修改本文．[FROM: 202.119.36.111]
※ 来源:．南京大学小百合站 bbs.nju.edu.cn．[FROM: 202.119.36.111]