演化非线性堆叠集成用于围棋棋手属性预测
人工智能
2017-09-25 v1
摘要
本文提出非线性堆叠集成在围棋棋手属性预测中的应用。采用演化算法形成多样的基学习器集成，然后由堆叠集成聚合。该方法允许从棋手的对局集中高效预测围棋棋手的不同属性。这些属性可以相当通用，本工作中我们使用了棋手的强度和风格。
引用
@article{arxiv.1512.09254,
title = {Evolving Non-linear Stacking Ensembles for Prediction of Go Player Attributes},
author = {Josef Moudřík and Roman Neruda},
journal= {arXiv preprint arXiv:1512.09254},
year = {2017}
}
备注
Published in 2015 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence