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AdaBoost
Adaboost
算法原理分析和实例（简明易懂）
Adaboost
算法原理分析和实例（简明易懂）【尊重原创，转载请注明出处】http://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/70995333本人最初了解
AdaBoost
joycyf
·
2020-06-28 23:50
机器学习
机器学习实战--集成学习
集成学习+
adaboost
在做出重要决定时，大家会吸取多个专家而不是一个人的意见这就是元算法背后的思路元算法是对其他算法进行组合的一种方式。元算法也叫做集成方法。
士多啤梨苹果橙_cc15
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2020-06-28 23:38
集成学习：Boosting及
Adaboost
、Gradient boosting
[toc]集成学习源于弱可学习和强可学习的等价性证明。一个概念是弱可学习的是指存在多项式时间内的学习算法能够学习它，且学习的正确率略高于随机猜测；一个概念强可学习是指存在多项式时间内的学习算法能够学习它，且学习的正确率非常高。Schapire证明了弱可学习和强可学习是等价的，即一个概念是强可学习的充要条件是概念弱可学习。那么一个很自然的问题就是，已知一组弱学习器，能否将它们转化为强学习器？答案是肯
Prophet_Yu
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2020-06-28 21:23
机器学习
算法
数学推导+纯Python实现机器学习算法16：
Adaboost
Python机器学习算法实现Author：louwillMachineLearningLab上一讲我们讲到集成学习的核心算法GBDT，但早在GBDT之前，boosting理念的核心算法是一种被称作为
Adaboost
louwill12
·
2020-06-28 20:26
数学推导+纯Python实现机器学习算法4：决策树之ID3算法
目前无论是各大比赛各种大杀器的XGBoost、lightgbm还是像随机森林、
Adaboost
等典型集成学习模型，都是以决策树模型为基础的。
louwill12
·
2020-06-28 20:25
Opencv目标追踪
Opencv4.0目前包含了8种目标追踪算法：Boosting：基于在线的
AdaBoost
,这个分类器需要对对象的正、负例进行训
RyanAdex
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2020-06-28 19:49
自动驾驶
十大经典算法之Apriori
数据挖掘十大经典算法：KNN、C4.5、NaiveBayes、CART、SVM、Kmeans、PageRank、
AdaBoost
、EM、Apriori前言：部分参考的博客已标出关联规则简介关联规则分析：
huiqin08
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2020-06-28 19:46
数据挖掘实践
Adaboost
理解笔记(matlab实现)
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>目前集成学习有bagging、boosting算法，两者异同可以参考这篇博客随机森林（RandomForest）是一种bagging的方法；
Adaboost
weixin_34378767
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2020-06-28 18:55
近200篇机器学习&深度学习资料分享
《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍非常全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、
Adaboost
到随机森林、DeepLearning
weixin_33973600
·
2020-06-28 09:46
【autosklearn 小系列】pipeline模块实现
>>代码包来自：sklearn.pipeline简述不太像linux/编程语言中的pipeline概念，更像shell中的管道实现的代码并不优雅有大量基于以下定义的过滤`classifiers_=["
adaboost
weixin_33962621
·
2020-06-28 08:48
总结一些机器视觉库
传统图像算法工程师：主要涉及图形处理，包括形态学、图像质量、相机成像之3A算法、去雾处理、颜色空间转换、滤镜等，主要在安防公司或者机器视觉领域，包括缺陷检测；二、现代图像算法工程师:涉及模式识别，主要表现的经验为
Adaboost
weixin_33860147
·
2020-06-28 06:25
【十大经典数据挖掘算法】C4.5
【十大经典数据挖掘算法】系列C4.5K-MeansSVMAprioriEMPageRank
AdaBoost
kNNNaïveBayesCART1.决策树模型与学习决策树（decisiontree）算法基于特征属性进行分类
weixin_33758863
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2020-06-28 04:50
机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料
(DeepLearning)资料(Chapter1)《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、
Adaboost
weixin_33720956
·
2020-06-28 03:37
我的博文目录整理
在此做个总结，以后还会陆续更新……1.机器学习【十大经典数据挖掘算法】系列：C4.5K-MeansSVMAprioriEMPageRank
AdaBoost
kNNNaïveBayesCART2.NLP中文分词中文分词工具
weixin_33716941
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2020-06-28 03:14
AdaBoost
中利用Haar特征进行人脸识别算法分析与总结
转自：http://blog.csdn.net/weixingstudio/article/details/7631241Haar特征与积分图1.
Adaboost
方法的引入1.1Boosting方法的提出和发展在了解
weixin_30915951
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2020-06-28 02:59
提高 分类器 准确率的几种方法总结
二、提升和
AdaBoost
对长度为d的训练样本空间D的每一个元组分配一个初始的权限1/d，然后开始一个迭代的过程：根据元组的权限来作为抽取概率进行放回抽样，抽样出的样本的长度也必须为Di，根据Di生成
weixin_30872157
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2020-06-28 01:30
Adaboost
算法和MATLAB实现
一、
AdaBoost
简介Boosting,也称为增强学习或提升法，是一种重要的集成学习技术，能够将预测精度仅比随机猜度略高的弱学习器增强为预测精度高的强学习器，这在直接构造强学习器非常困难的情况下，为学习算法的设计提供了一种有效的新思路和新方法
weixin_30756499
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2020-06-28 00:40
OpenCV学习记录（二）：自己训练haar特征的
adaboost
分类器进行人脸识别 ...
上一篇文章中介绍了如何使用OpenCV自带的haar分类器进行人脸识别（点我打开）。这次我试着自己去训练一个haar分类器，前后花了两天，最后总算是训练完了。不过效果并不是特别理想，由于我是在自己的笔记本上进行训练，为减少训练时间我的样本量不是很大，最后也只是勉强看看效果了。网上有关的资料和博客可以说很多了，只要耐心点总是能成功的。采集样本：首先要训练，就得有训练集。网上有很多国外高校开源的库可供
weixin_30536513
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2020-06-27 21:42
MATLAB上实现
Adaboost
二分类和多分类
article/details/47838337多分类转载自https://blog.csdn.net/on2way/article/details/48006539作为(曾)被认为两大最好的监督分类算法之一的
adaboost
weixin_30478757
·
2020-06-27 20:18
AdaBoost
算法原理及OpenCV实例
备注：OpenCV版本2.4.10在数据的挖掘和分析中，最基本和首要的任务是对数据进行分类，解决这个问题的常用方法是机器学习技术。通过使用已知实例集合中所有样本的属性值作为机器学习算法的训练集，导出一个分类机制后，再使用这个分类机制判别一个新实例的属性，并且可以通过不间断的学习，持续丰富和优化该分类机制，使机器具有像大脑一样的思考能力。常用的分类方法有决策树分类、贝叶斯分类等。然而这些方法存在的问
weixin_30478757
·
2020-06-27 20:48
梯度提升树(GBDT)原理与Python实现
统计学习方法实现基本也差不多完成了（还有一两章寒假慢慢补吧），所有代码详见github（包括决策树，逻辑回归，SVM，梯度提升树，
Adaboost
，隐马尔可夫模型等）。
watermelon-Lee
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2020-06-27 12:55
机器学习
通俗解释
Adaboost
算法是什么
从这个贸易战看：强权即是真理，没有所谓的自由贸易和平等。中国之大已容不下一个安静的键盘。不过是又一次鸦片战争。除了愤怒还是愤怒，除了一心想为崛起而澎湃还是一心想为崛起而澎湃。中华文明三四千年的历史都是世界顶级，美国人区区100多年第一就想再占100年这不是无知么？中国人有13亿人，是美国人的4倍还要多，4个抵1个也是必然会超过美国。2019年5月29日IEEE宣布禁止任何受华为资助的教授或学生参与
司南牧
·
2020-06-27 11:57
适合初学者的机器学习理论与实践
机器学习中的数学
OpenCV样本训练经验
从下述几篇文章中总结：-OpenCV中
Adaboost
训练的经验总结-采用opencv_cascadetrain进行训练的步骤及注意事项-使用opencv_traincascade训练遇到的问题总汇在讲下面内容时首先应先清楚一件事情
Peakin
·
2020-06-27 09:51
opencv
8种常见机器学习算法比较
通常最开始我们都会选择大家普遍认同的算法，诸如SVM，GBDT，
Adaboost
，现在深度学习很火
MachineLP
·
2020-06-27 09:15
机器学习
朴素贝叶斯
逻辑回归
线性回归
决策树
最近邻
ROC曲线的绘制
几个概念场景
AdaBoost
的基本分类器的线性组合f(x)=∑m=1MαmGm(x)最终的分类器G(x)=sign(f(x))=sign(∑m=1MαmGm(x))这里已知{f(xi)|i=1,2,⋯,
MachineLP
·
2020-06-27 09:14
机器学习
lgb，xgb，gbdt，adb，RF区别与联系
AdaBoost
原理原始的
AdaBoost
算法是在算法开始的时候，为每一个样本赋上一个权重值，初始的时候，大家都是一样重要的。
BUAA～冬之恋
·
2020-06-27 07:53
机器学习算法
用opencv的traincascade.exe训练行人的HAAR、LBP和HOG特征的xml文件，并对分类器进行加载和检测
看到一篇论文上讲到可以用
adaboost
分类器进行行人检测，就想自己动手训练一下分类器，折腾了两周终于训练成功了。。。
smallstudy
·
2020-06-27 06:27
adaboost分类器训练
机器学习(Machine Learning)与深度学习(Deep Learning)资料汇总
《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、
Adaboost
到随机森林、DeepLearning.
ChenYuanshen
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2020-06-27 06:25
机器学习
OpenCV中的Haar+
Adaboost
级联分类器分解（二）：级联分类器结构与XML文件含义
原文地址：http://www.aichengxu.com/view/1501259OpenCV中的
Adaboost
级联分类器的结构，包括强分类器和弱分类器的形式；OpenCV自带的XML分类器中各项参数的含义
牵手无奈
·
2020-06-27 04:30
opencv人脸检测
Adaboost
应用系列之一：Opencv2.0中利用
Adaboost
训练Haar特征产生xml分类器
网上很多如题的内容，我结合自己的亲身使用整理归纳了一下，供大家参考：1.采集样本（1）正样本就是图片中只有你需要的目标，而负样本的图片只要其中不含有目标就可以了。使用批量截图工具（光影魔术手，美图看看之类的）或者人工截图采集正负样本，但是正样本图片最好是裁剪成同一尺寸或者高宽比大致相同；（2）其次是训练样本要和最终的应用场合非常接近或者一致。否则，基于机器学习的算法并不能保证算法的有效性。举个例子
holybin
·
2020-06-27 04:19
图像处理/计算机视觉
人脸表情识别经典论文
分别是一篇中文中文文献：2006年清华大学朱健翔发表在《光电子·激光》上面的文章《结合Gabor特征与
Adaboost
的人脸表情识别》。
ctgushiwei
·
2020-06-27 03:57
人脸表情识别
梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree，GBDT）
梯度提升决策树（GradientBoostingDecisionTree，GBDT）集成学习的系列博客：集成学习（ensemblelearning）基础知识随机森林（randomforest）
AdaBoost
天泽28
·
2020-06-27 03:06
machine
learning&deep
learning
GBDT
梯度提升决策树
梯度提升
提升树
AdaBoost
算法（一）——基础知识篇
AdaBoost
算法（一）——基础知识篇集成学习系列博客：集成学习（ensemblelearning）基础知识随机森林（randomforest）
AdaBoost
算法（一）——基础知识篇
AdaBoost
天泽28
·
2020-06-27 03:06
machine
learning&deep
learning
adaboost
提升方法
Boosting
集成学习
AdaBoost
算法（二）——理论推导篇
AdaBoost
算法（二）——理论推导篇集成学习系列博客：集成学习（ensemblelearning）基础知识随机森林（randomforest）
AdaBoost
算法（一）——基础知识篇
AdaBoost
天泽28
·
2020-06-27 03:33
machine
learning&deep
learning
AdaBoost
C++实现
每个弱分类器的分类结果加权相加后，再用sign函数激活，得到最终分类结果。这里的权就是alphaalpha根据每个弱分类器的分类错误率算出，alpha=0.5*ln((1-errorRate)/errorRate)本算法中的弱分类器为单决策树，在构建单决策树时，会根据加权错误率来衡量其性能被分错的样本权重高，权重计算：D[i]=D[i]*e^(-1*alpha*label[i])/sum(D)在A
谛听-
·
2020-06-27 03:38
机器学习笔记
周志华《Machine Learning》学习笔记（11）--聚类
上篇主要介绍了一种机器学习的通用框架–集成学习方法，首先从准确性和差异性两个重要概念引出集成学习“好而不同”的四字真言，接着介绍了现阶段主流的三种集成学习方法：
AdaBoost
、Bagging及RandomForest
努力进行光合作用
·
2020-06-27 02:33
ML
集成学习算法-Bagging和Boosting及其相关算法概述
集成学习在机器学习中有较高的准确率，不足之处就是模型的训练过程比较复杂，效率不是很高；主要分为两种类型：（1）基于boosting思想的算法，例如：
Adaboost
、GDBT和XGBOOST。
暗狼之殇
·
2020-06-27 01:08
人工智能
分类算法
决策树
Adaboost
思想
因为之前接触的资料将其原理类比为“三个臭皮匠顶个诸葛亮”，我只是简单理解为多个独立的分类器的集成。后来仔细学习了一下其实没有那么简单，其思想还是很值得借鉴的。首先需要强调的是一般选取的单个分类器表征能力有限，也就是数据对其是不完全可分的，一般可选取决策树或者线性分类器。其次多个分类器并不是并行叠加，更像是串行。第一个分类器得到数据后，经过训练得到一个最小的误差水平（这个分类器的训练就完全结束了，所
艺术叔
·
2020-06-27 01:26
30分钟学会用scikit-learn的基本回归方法（线性、决策树、SVM、KNN）和集成方法（随机森林，
Adaboost
和GBRT）
注：本教程是本人尝试使用scikit-learn的一些经验，scikit-learn真的超级容易上手，简单实用。30分钟学会用调用基本的回归方法和集成方法应该是够了。本文主要参考了scikit-learn的官方网站前言：本教程主要使用了numpy的最最基本的功能，用于生成数据，matplotlib用于绘图，scikit-learn用于调用机器学习方法。如果你不熟悉他们（我也不熟悉）,没关系，看看n
AIZOO-元峰
·
2020-06-26 23:33
机器学习
集成学习算法总结----Boosting和Bagging
目前接触较多的集成学习主要有2种：基于Boosting的和基于Bagging，前者的代表算法有
Adaboost
、GBDT、XGBOOST、后者的代表算法主要是随机森林。
爱我所享
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2020-06-26 23:46
MachineLearning
OpenCV学习记录（二）：自己训练haar特征的
adaboost
分类器进行人脸识别
上一篇文章中介绍了如何使用OpenCV自带的haar分类器进行人脸识别（点我打开）。这次我试着自己去训练一个haar分类器，前后花了两天，最后总算是训练完了。不过效果并不是特别理想，由于我是在自己的笔记本上进行训练，为减少训练时间我的样本量不是很大，最后也只是勉强看看效果了。网上有关的资料和博客可以说很多了，只要耐心点总是能成功的。采集样本：首先要训练，就得有训练集。网上有很多国外高校开源的库可供
西伯利亚孤狼A
·
2020-06-26 22:48
近200篇机器学习&深度学习资料分享
《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、
Adaboost
到随机森林、DeepLearning.
炼丹术士
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2020-06-26 22:10
深度学习
数据挖掘算法总结--核心思想，算法优缺点，应用领域，数据挖掘优缺点
数据挖掘十大算法总结--核心思想，算法优缺点，应用领域，数据挖掘优缺点•分类算法：C4.5,CART,
Adaboost
,NaiveBayes,KNN,SVM•聚类算法：KMeans•统计学习：EM•关联分析
mishidemudong
·
2020-06-26 21:04
机器学习
《统计学习方法》第8章_提升方法
importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split#参考《统计学习方法》P138class
AdaBoost
Vanish-KENAN
·
2020-06-26 18:03
统计学习方法
迁移学习---Tr
AdaBoost
算法介绍
1.为什么要Tr
AdaBoost
传统的机器学习，有一个假设:训练集和测试集分布相同。而事实上，在许多情况下，这种单一分布假设不成立。
caokai1073
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2020-06-26 17:16
数据挖掘十大经典算法之——C4.5 算法
数据挖掘十大经典算法之——SVM算法4.数据挖掘十大经典算法之——Apriori算法5.数据挖掘十大经典算法之——EM算法6.数据挖掘十大经典算法之——PageRank算法7数据挖掘十大经典算法之——
AdaBoost
CS正阳
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2020-06-26 16:37
基础：数据挖掘
【数据挖掘】数据挖掘简介及十大经典算法
数据挖掘十大经典算法之——SVM算法4.数据挖掘十大经典算法之——Apriori算法5.数据挖掘十大经典算法之——EM算法6.数据挖掘十大经典算法之——PageRank算法7数据挖掘十大经典算法之——
AdaBoost
CS正阳
·
2020-06-26 16:37
基础：数据挖掘
数据挖掘十大经典算法之——CART 算法
数据挖掘十大经典算法之——SVM算法4.数据挖掘十大经典算法之——Apriori算法5.数据挖掘十大经典算法之——EM算法6.数据挖掘十大经典算法之——PageRank算法7数据挖掘十大经典算法之——
AdaBoost
CS正阳
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2020-06-26 16:37
基础：数据挖掘
数据挖掘十大经典算法之——
AdaBoost
算法
数据挖掘十大经典算法之——SVM算法4.数据挖掘十大经典算法之——Apriori算法5.数据挖掘十大经典算法之——EM算法6.数据挖掘十大经典算法之——PageRank算法7数据挖掘十大经典算法之——
AdaBoost
CS正阳
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2020-06-26 16:37
基础：数据挖掘
数据挖掘
数据挖掘十大经典算法之——KNN 算法
数据挖掘十大经典算法之——SVM算法4.数据挖掘十大经典算法之——Apriori算法5.数据挖掘十大经典算法之——EM算法6.数据挖掘十大经典算法之——PageRank算法7数据挖掘十大经典算法之——
AdaBoost
CS正阳
·
2020-06-26 16:05
基础：数据挖掘
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