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《Proceedings of the 2009 International Conference on Computational Intelligence and Natural Computing(Volume 1)》2009年
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An AdaBoost Algorithm with SVM Based on Nonlinear Decision Function

【摘要】:This paper presents a method of using nonlinear decision function to improve the performance of AdaBoost with SVM based weak learners. Compared with the existing AdaBoostSVM methods,this method ,named ERBF-AdaBoostSVM ,has advantages of higher hate rate and better generalization performance. This method also provides non-linear separator in the weak learner space and classifies accurately more examples. Experimental results demonstrated that ERBF-AdaBoostSVM achieve better generalization performance and higher hate rate than the existing SVM and AdaBoostSVM methods.
【分类号】:O225

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