An Empirical Comparison of Voting Classification Algorithms: Bagging, Boosting, and Variants

Eric Bauer; Ron Kohavi

Năm xuất bản1999

Nguồn học thuậtMachine Learning

Định danhDOI 10.1023/a:1007515423169

TRÍCH DẪN ĐỀ XUẤT

Eric Bauer; Ron Kohavi (1999). An Empirical Comparison of Voting Classification Algorithms: Bagging, Boosting, and Variants. Machine Learning, 36(1-2), 105-139. https://doi.org/10.1023/a:1007515423169

Thông tin thư mục

Nguồn/Tạp chí: Machine Learning
Tập: 36
Số: 1-2
Trang: 105-139
Nhà xuất bản: Springer Science+Business Media
DOI: 10.1023/a:1007515423169 ↗

Từ khóa

Boosting (machine learning); AdaBoost; Artificial intelligence; Computer science; Machine learning; Decision tree; Pattern recognition (psychology); Word error rate; Mathematics; Voting; Naive Bayes classifier; Statistics; Support vector machine