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有没有研究AdaboostSVM的？
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A study of Adaboost with SVM based weak learners Adaboost with SVM-based component classifiers（内容与上一篇基本相同） 基于支持向量机的组合分类方法及应用（方法与上两篇基本相同） 上面的文章里面都说通过选择合适的参数来弱化RBFSVM，由于核参数σ对RBFSVM的性能影响更大，因此选择合适的惩罚参数C之后C就保持不变，而是改变核参数σ来构造弱分类器。文中σ的最小值设置为任意两个样本距离的最小值或者任意两个样本的average minimal distance（没搞懂这个average是什么意思），σ的初始值设置为σ最小值的10～15倍或者样本空间的分散半径（scatter radius），在boost过程中，当成员分类器的分类错误超过0.5时，就按照步长（1或2或3等）减小σ值。 问题是我的仿真过程中根本得不到上面几篇论文中漂亮的曲线。比如《基于支持向量机的组合分类方法及应用》，根据其实验方法，我按照欧几里得距离计算得到最小值不大于1，那么它的10倍也就不过1点几。。。 不知道论坛的筒子们还有谁在研究AdaboostSVM，探讨一下哈～～ |
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