1) Multiplicative weights update method
乘性权重更新方法
2) multiplicative weights-update
乘法权更新方法
3) multiplicative updating principle
乘性更新算法
1.
And the multiplicative updating principles of the parameters using nonnegative quadratic programming are investigated.
首先分析了信用预测的主要方法及其不足,然后研究了支持向量域分类模型及其参数的非负二次规划乘性更新算法,进而提出基于支持向量域分类模型的银行客户个人信用预测方法,最后使用人工数据和实际数据对提出方法与支持向量机预测方法进行对比实验。
4) weight updating
权重更新
1.
Through comparing the weight updating in the traditional Adaboost algorithm,this paper presents a new algorithm of updating the weight,which combines the normalization process of the same type and between the different types.
通过比较传统的Adaboost算法中样本权重的更新算法,提出了一种新的将类内归一化与全局归一化过程相结合的样本权重更新算法。
2.
The effects of different weight updating approaches of Adaboost on the performance of classifiers are analyzed respectively.
从样本集归一化和样本权重更新两个角度分析了各种权重更新方法对分类器性能的影响，提出了一种扩展的样本权重更新方法，在保证样本整体错分率的情况下，能降低正样本的错分率。
补充资料：因侵害姓名权、肖像权、名誉权、荣誉权产生的索赔权
因侵害姓名权、肖像权、名誉权、荣誉权产生的索赔权：公民、法人的姓名权、名称权，名誉权、荣誉权、受到侵害的有权要求停止侵害，恢复名誉，消除影响，赔礼道歉，并可以要求赔偿损失。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条