Parkinson disease detection using ensemble method in PASW benchmark

Multimodal aided neurological disease diagnosis with synergy of cloud and client

“…同时训练数据量与分类 器的性能存在较强的关系, 一个好的分类器或分类系统应该能够平衡训练数据的大小, 调整拟合能力 与泛化能力之间的偏重. 集成学习 (ensemble learning) 作为一种强大的机器学习方法, 对于较庞大及 复杂的学习任务, 通过对弱分类器的结合, 可避免弱分类器学习能力的缺陷与精度的不足, 得到更加真 实的分类模型, 具有比单分类器更精确的分类潜力 [44] , 实验表明, 集成学习的方法对冠心病 [45] 、白内 障 [46] 、Parkinson [47] [48,49] . 测试过程中的所有笔迹都将自动暂存到客户端.…”