说明:Adaboost 算法的思想是合并多个“弱”分类器的输出以产生有效分类。其主要步骤为 :首先给出弱学习算法和样本空间(工, y) ,从样本空间中找出 m 组训练数据,每组训练数据的权重都是 1 /m。然后用弱学习算法迭代运算 T 次,每次运算后都按照分类结果更新训练数据权重分布,对于分类失败的训练个...
说明:BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器,利用此方法设计出强分类器。
说明:基于半监督支持向量机算法,能得到全局最优解,很好用。
说明:Benders分解算法是J.F.Benders在1962年首先提出的,是一种求解混合整数规划问题的算法。Benders分解算法将具有复杂变量的规划问题分解为线性规划和整数规划,用割平面的方法分解出主问题与子问题,通过迭代的方法求解出最优值。 Benders分解算法是一个很常用的算法,用来计算像最小整...