Matlab
实现基于
Transformer-Adaboost
多特征分类预测的详细项目实例
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随着机器学习和人工智能技术的快速发展，数据分析和预测模型在各行各业的应用日益广泛。特别是在数据量大、特征复杂的环境下，如何提取有效的信息并进行精确的分类预测成为了一个极具挑战性的问题。传统的分类算法，尤其是像决策树、支持向量机（SVM）等方法，虽然能够处理一定规模的数据，但在高维度、大规模的数据集上，仍然面临着效率和准确性的瓶颈。因此，如何结合新型的深度学习方法和传统的集成学习方法，以提高分类预测的精度和效率，是当前研究的一个热点。
近年来，Transformer模型因其在自然语言处理（NLP）领域的出色表现而备受关注。Transformer具有强大的捕捉长程依赖关系的能力，这使得它在处理复杂数据时，尤其是在具有多维特征的数据集上，展现出了良好的表现。另一方面，AdaBoost（自适应增强方法）作为一种集成学习算法，通过结合多个弱分类器来提高分类的准确性，具有较高的灵活性和适用 ...