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本文通过引入“极化”概念并分析不一致性的渐近行为，提出了更精确的-20241105053138

爱可可-爱生活  · 微博  · AI  · 2024-11-05 05:31

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2024-11-05 05:31 本条微博链接 本文通过引入“极化”概念并分析不一致性的渐近行为，提出了更精确的多数投票误差率界限和基于少量分类器预测大型集成模型性能的方法，其反直觉的发现和结果对理解和改进集成学习具有重要启发意义。 [LG]《How many classifiers do we need?》H Kim, L Hodgkinson, R Theisen, M W. Mahoney [UC Berke ………………………………

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