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基于AdaBoost算法的加权二乘向量回归机

         

摘要

针对二乘向量机(LS-SVM)对所有样本误差惩罚相同、预测精度不高的问题,提出了一种基于AdaBoost模型的二乘向量回归机.该算法使用多个二乘向量机按照某种学习规则协调各二乘向量机的输出,同时根据回归精度,建立各二乘向量机中每一个样本的误差惩罚权重,以突出样本的惩罚差异性,提高算法的泛化性能.实验结果表明,提出的算法提高了二乘向量回归机的预测精度,优化了学习机的性能.

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