基于Q統(tǒng)計量的選擇性集成學(xué)習(xí)研究.pdf

1、機器學(xué)習(xí)技術(shù)已經(jīng)成功應(yīng)用在社會生活的各個方面。如手寫漢字識別，人臉識別，網(wǎng)絡(luò)入侵檢測等。由于機器學(xué)習(xí)在應(yīng)用中取得巨大成就。因此許多研究者都開展了對機器學(xué)習(xí)的研究。其中集成學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)研究方面的一個重要研究方向。研究表明集成學(xué)習(xí)能明顯提高機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的泛化能力。由于集成學(xué)習(xí)利用多個分類器進行學(xué)習(xí)，需要更大的計算量。然而，隨著個體分類器的增多，個體分類器之間的差異度就越小，集成學(xué)習(xí)的精確度反而下降。南京大學(xué)周志華教授提出選擇性集成學(xué)習(xí)的概

2、念。就是從生成的個體分類器中選擇一部分再集成。實驗表明效果比原集成要好。
　　 差異度是集成學(xué)習(xí)中的一個重要概念。一個好的集成學(xué)習(xí)算法，關(guān)鍵是能生成差異度大的個體分類器。至今，研究者已提出十種差異度度量方式。由于Q統(tǒng)計量在實驗中效果不錯，因此本文采用Q統(tǒng)計量度量兩個分類器之間的差異度。提出一種采用Q統(tǒng)計量的選擇性集成學(xué)習(xí)算法。
　　 由于Weka平臺是當(dāng)今最流行的機器學(xué)習(xí)平臺。它提供了多種機器學(xué)習(xí)算法，以及對實驗結(jié)果的評

3、估等工具。因此本文的實驗全部基于Weka平臺實現(xiàn)。同時為了使用Weka平臺的強大功能，把算法集成到Weka平臺。最后本文還對算法存在的問題進行說明和展望，便于今后進一步進行研究。
　　 概括的說，本文主要包含幾個方面的內(nèi)容：
　　 (1)概述選擇性集成學(xué)習(xí)國內(nèi)外研究的現(xiàn)狀、背景和意義。包括選擇性集成學(xué)習(xí)的起源、定義、主要技術(shù)，和集成學(xué)習(xí)中流行的差異度。同時也介紹了開源的機器學(xué)習(xí)平臺Weka。
　　 (2) 從差