2025年12月8日
基于BP_Adaboost分类器与RBF神经网络的回归实现
摘要： 一、BP_Adaboost分类器实现 核心原理：将BP神经网络作为弱分类器，通过Adaboost迭代调整样本权重，最终组合成强分类器。每个弱分类器的错误率影响其权重，同时样本权重动态调整以关注难分类样本。 1. 数据准备与初始化 %% 数据加载（示例：公司财务预警数据） load('financia 阅读全文
posted @ 2025-12-08 11:37 吴逸杨 阅读(6) 评论(0) 推荐(0)