RBoost公司 swMATH ID: 29975 软件作者： 苗，Q，曹，Y，夏，G，龚，M，刘，J，宋，J，R 描述： RBoost：基于非凸损失函数和数值稳定基学习器的标签噪声鲁棒增强算法。AdaBoost因其在将弱分类器组合为强分类器方面的优异性能而在机器学习领域引起了广泛关注。然而，在许多应用程序中，AdaBoost倾向于过拟合噪声数据。因此，提高AdaBoost的抗噪声能力在许多应用中起着重要作用。AdaBoost对噪声数据的敏感性源于指数损失函数，它对具有很大裕度的误分类样本进行无限制惩罚。在本文中，我们提出了两种boosting算法，称为RBoost1和RBoost2，与AdaBoost相比，它们对噪声数据更具鲁棒性。RBoost1和RBoost2优化分类裕度的非凸损失函数。由于对错误分类样本的惩罚限制在小于1的数量，因此RBoost1和RBoost2不会过度关注以前的基础学习器总是错误分类的样本。除了损失函数外，在每个boosting迭代中，RBoost1和RBoost2使用数值稳定的方法计算基本学习器。这两个改进有助于所提出的算法对噪声训练和测试样本的鲁棒性。在合成高斯数据集、UCI数据集和真实恶意软件行为数据集上的实验结果表明，当训练数据集包含噪声数据时，提出的RBoost1和RBoost2算法性能更好。 主页： https://ieeexplore.ieee.org/document/7273923 相关软件： UCI-毫升;ElemStatLearn（电子状态学习）;小岛屿发展中国家;鲁棒基地;请;R（右）;切线增强（TangentBoost） 引用于： 4文件 全部的 前5名9位作者引用 1 布雷迪，耶莱娜 1 梅勒·坎丹·切廷 1 朱晓萌 1 亚历山大·汉波（Alexander Hanbo Li） 1 萨利比安·巴雷拉，马蒂亚斯 1 托卡、奥努尔 1 严磊磊 1 张，李 1 郑晓涵 4篇连载文章中引用 1 信息科学 1 美国统计协会杂志 1 计算统计与数据分析 1 安卡拉大学科学学院通信。Séries A1系列。数学与统计学 在2个字段中引用 4 统计学（62-XX） 2 计算机科学（68至XX） 按年份列出的引文