Boost方法在統(tǒng)計中的應(yīng)用.pdf

1、該文將Adaboost方法應(yīng)用到判別分析的部分方法中,利用它能提高算法精度的優(yōu)勢,使某些簡單粗略的判別方法可以得到廣泛的應(yīng)用,克服其判別精度不高的缺點得到比較準(zhǔn)確的結(jié)果;使某些在正態(tài)假設(shè)條件下得到的判別方法在總體并非正態(tài)的條件下依然能夠保持或提高判別精度.從而使得這些方法原來的小范圍應(yīng)用變成廣泛地應(yīng)用于對各類數(shù)據(jù)的判別分析中.在第一章中,我們將介紹判別分析的幾種基本方法,主要是我們將應(yīng)用AdaBoost方法進行改進的幾種方法.第二章中,

2、我們將詳細介紹Boosting方法的來源和發(fā)展,AdaBoost方法的具體思想、步驟及其一些參數(shù)的確定.在第三章中,我們利用AdaBoost方法改進判別分析的某些方法并模擬檢驗方法的有效性.第四章中我們給出一些實例分析,驗證方法的有效性.最后,總結(jié)AdaBoost方法在判別分析中的用途及效果,討論AdaBoost方法在其它領(lǐng)域的應(yīng)用,例如,數(shù)據(jù)壓縮,回歸問題,尋找異常點,等等.另一方面,從Bayes觀點的角度闡述AdaBoost方法的基