...
【24h】

AN ASYMMETRIC ADAPTIVE CLASSIFICATION METHOD

机译:一种非对称自适应分类方法

获取原文
获取原文并翻译 | 示例

摘要

There should be different requirements for False Reject rate and False Accept rate in classification applications, and classifier learning should use an asymmetric factor to balance between False Reject rate and False Accept rate. A novel AdaBoost algorithm was developed with the asymmetric weight. Moreover we provide the theoretical analysis of its performance and derive the upper bound of the classification error.
机译:在分类应用中,对错误拒绝率和错误接受率应该有不同的要求,并且分类器学习应使用不对称因素来平衡错误拒绝率和错误接受率。一种具有不对称权重的新型AdaBoost算法。此外,我们提供了其性能的理论分析,并得出了分类误差的上限。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号