AdaBoost

做集成学习的时候出现`AttributeError: 'list' object has no attribute 'set_params'`不知道怎么解决

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chentao326·2020-03-21 14:06

目标检测：YOLO和SSD 简介

传统视觉方案涉及霍夫变换、滑窗、特征提取、边界检测、模板匹配、哈尔特征、DPM、BoW、传统机器学习（如随机森林、AdaBoost）等技巧或方法。
啊呀哟嘿·2020-03-21 12:02

【白话机器学习】算法理论+实战之K-Means聚类算法

1.写在前面如果想从事数据挖掘或者机器学习的工作，掌握常用的机器学习算法是非常有必要的，常见的机器学习算法：监督学习算法：逻辑回归，线性回归，决策树，朴素贝叶斯，K近邻，支持向量机，集成算法Adaboost
风度78·2020-03-20 19:11

集成学习系列(四)-AdaBoost与前向分步算法

AdaBoost算法还有一个解释，即可以认为AdaBoost模型为加法模型，损失函数为指数函数，学习算法为前向分步算法时的二类分类学习方法。首先，我们来看一下什么是前向分步算法。
文哥的学习日记·2020-03-20 12:24

集成树模型（Ensemble）

介绍下rf，adaboost，gbdt，xgboost的算法原理？（注意adaboost，gbdt，xgboost的区别）RF的算法原理：随机森林是有很多随机得决策树构成，它们之间没有关联。
闫阿佳·2020-03-20 08:06

数据挖掘十大经典算法简介

theIEEEInternationalConferenceonDataMining(ICDM)2006年12月在香港评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5,k-Means,SVM,Apriori,EM,PageRank,AdaBoost
xhhjin·2020-03-17 15:35

视频人脸识别

视频人脸识别框架视频人脸检测：采用AdaBoost算法训练的分类器进行人脸检测。目前，最流行的提取图像感兴趣区域（ROI）的方法是Viola-Jones算法。
petty呗呗·2020-03-16 01:10

2018年，机器学习-深度学习干货资料

《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.
爱学技术的小仙女酱·2020-03-15 05:25

白话机器学习算法理论+实战番外篇之Xgboost

写在前面如果想从事数据挖掘或者机器学习的工作，掌握常用的机器学习算法是非常有必要的，在这简单的先捋一捋，常见的机器学习算法：监督学习算法：逻辑回归，线性回归，决策树，朴素贝叶斯，K近邻，支持向量机，集成算法Adaboost
Miracle8070·2020-03-14 16:13

四种行人检测方法对比的matlab源码(附INRIA数据库及GUI界面)

四种算法分别为svm+hog,svm+hog+lbp,adaboost+hog,adaboost+hog+ulbp+cn每种算法都分别有两个.m文件，一个为训练过程，一个为验证过程以svm+hog为例：
Python解决方案·2020-03-14 11:07

决策树与随机森林（三）--提升

提升Adaboost/GDBT提升的概念：提升是一个机器学习技术，可以用于回归和分类，它每一步产生一个弱预测模型（如决策树），并加权累加到总模型中；如果每一步的弱预测模型生成都是依据损失函数的梯度
士多啤梨苹果橙_cc15·2020-03-13 17:27

adaboost 笔记

介于这样，于是今天学习adaboost的时候就偷了懒，记住和理解了主要的思想，没看公式推导。adaboost是一种集成学习算法。适用于二分类。是一个多分类器。
小乙集·2020-03-11 05:03

Multi-class AdaBoost learning experience

ThisismylearningexperiencewhenIreadthepaperMulti-classAdaBoost.Tolearnthisnewalgorithm,firstIreviewedAdaBoostanditsrelationshipwithForwardStagewiseAdditiveModeling.ThenIrealizedthatmulti-AdaBoostisnat
JxKing·2020-03-07 20:03

集成之 AdaBoost算法

Boosting屏幕快照2018-03-02下午12.10.47.png上图（图片来自prmlp660）就是一个Boosting的过程，绿色的线表示目前取得的模型（模型是由前m次得到的模型合并得到的），虚线表示当前这次模型。每次分类的时候，会更关注分错的数据，上图中，红色和蓝色的点就是数据，点越大表示权重越高，看看右下角的图片，当m=150的时候，获取的模型已经几乎能够将红色和蓝色的点区分开了。A
carolwhite·2020-03-06 07:28

目标检测之RCNN，SPP-NET，Fast-RCNN，Faster-RCNN

姓名：王咫毅学号：19021211150【嵌牛导读】在深度学习出现之前，传统的目标检测方法大概分为区域选择（滑窗）、特征提取（SIFT、HOG等）、分类器（SVM、Adaboost等）三个部分。
15076095991·2020-03-05 03:37

机器学习算法总结7:Boosting、Adaboost及GBDT

1.AdaBoostAdaBoost算法是代表性的提升方法，是二类分类算法。前提条件：概率近似正确(PAC)，即一个概念是强可学习的
小颜学人工智能·2020-03-04 14:08

2019-01-06[Stay Sharp] AdaBoost

WhatisAdaBoost?
大_奔·2020-03-03 01:27

常用机器学习算法

page_id=683Adaboost-参考：组合算法-Adaboosthttp://blog.csdn.net/hu
此番风景·2020-02-27 13:57

基于两种特征的猫脸检测

简述《catfacedetectionwithtwoheterogeneousfeatures》这篇文章讲用jointhaar特征和CoHog特征组合+adaboost算法做猫脸检测。
在河之简·2020-02-26 20:10

【机器学习基础】决策树算法

混合方式可以分为三种情况：把g看做是同等地位，通过投票或者平均的方式将它们合起来，称为Baggingg是不平等的，有好有坏，一个可行的做法是把g当成是特征的转换，然后丢进线性模型训练就可以了，这称为AdaBoost
JasonDing·2020-02-24 18:19

Python利用Gausian Process对Hyper-parameter进行调参

导语在做模型的时候发现调参尤其是调Hyper-parameter真是惆怅TT……像LogisticRegression、SVM这类参数少的还能凭感觉手动调调，遇上RandomForest、AdaBoost
一个不知死活的胖子·2020-02-21 04:26

MATLAB神经网络（5） 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模

5.1案例背景5.1.1BP_Adaboost模型Adaboost算法的思想是合并多个“弱”分类器的输出以产生有效分类。
叮叮当当sunny·2020-02-20 09:00

机器学习时代三大神器GBDT、XGBoost、LightGBM

本文主要简要的比较了常用的boosting算法的一些区别，从AdaBoost到LightGBM,包括AdaBoost,GBDT,XGBoost,LightGBM四个模型的简单介绍，一步一步从原理到优化对比
南宫萧言·2020-02-18 23:30

AdaBoost scikit-learn相关参数

1.AdaBoostClassifierbase_estimator：弱分类器对象，默认为CART分类树DecisionTreeClassifier；algorithm：SAMME和SAMME.R；SAMME
天涯未抵·2020-02-18 20:00

R 集成算法① adaboost

集成算法集成算法（Ensemblemethod)是目前数据科学家工具箱的一种重要补充。这个工具非常流行，目前是许多机器学习比赛参赛者的选择策略。通常是通过一系列分类器，一般是决策树，然后对预测值进行投票。总而言之，集成算法不是挑选一个模型，而是通过一定的方式将多个模型组合起来。其中两个重要方法是套袋法（bagging)和提升法(boosting)。套袋法和提升法套袋（Bagging）法：集成中的每
柳叶刀与小鼠标·2020-02-18 05:05

回顾篇（一）——基于cascade的object detection

30～22:00地点：822实验室参加人数：7人主持人：刘开心目的：检验知识；锻炼表达；完成项目；学会倾听；锻炼信息获取能力内容基于casecade的objectdetection简介主讲人：聪明宝宝AdaBoost
刘开心_8a6c·2020-02-17 22:13

集成学习方法1

比如boosting族算法，代表性的有adaboost算法，GBDT。2、个体学习器之间不存在强依赖关系、
小碧小琳·2020-02-15 01:06

集成学习

集成学习集成思想主要分为两大流派，Boosting一族通过将弱学习器提升为强学习器的集成方法来提高预测精度（典型算法为AdaBoost）；而另一类则为Bagging，即通过自助采样的方法生成众多并行式的分类器
惊不意外·2020-02-14 08:53

GBDT算法梳理

GBDT全称GradientBoostingDecisonTree，同为Boosting家族的一员，它和Adaboost有很大的不同。Ad
dingtom·2020-02-14 03:10

机器学习新手必学十大算法指南

摘要：本文为机器学习新手介绍了十种必备算法：线性回归、逻辑回归、线性判别分析、分类和回归树、朴素贝叶斯、K-近邻算法、学习向量量化、支持向量机、Bagging和随机森林、Boosting和AdaBoost
阿里云云栖号·2020-02-14 00:36

从小白视角理解<数据挖掘十大算法>

目录一、PageRank原理比喻说明二、Apriori（关联分析）原理比喻说明三、AdaBoost原理比喻说明四、C4.5（决策树）原理比喻说明五、CART（决策树）原理比喻说明六、朴素贝叶斯（条件概率
雪山飞猪·2020-02-12 23:00

数据挖掘之Boosting&AdaBoost

大纲：Boosting介绍AdaBoost算法1.背景知识（1）PAC学习模型（ProbabilityApproximatelyCorrect）机器学习中，训练样本再大也不可能代表某类事物本身，所以从训练样本中学习得到
七八音·2020-02-11 22:46

基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模

背景1、BP_Adaboost模型Adaboost算法的思想是合并多个“弱”分类器的输出以产生有效分类。
眀滒玩闹·2020-02-09 05:36

Decision Tree

blending有uniform和non-uniform，stacking是属于条件类的，而boost里面的Adaboost是边学习边做linear，bagging也是属于边学习边做uniform的。
冒绿光的盒子·2020-02-08 06:02

Gradient Boosting简介

GradientBoosting和AdaBoost的区别在哪里呢？AdaBoost的做法是按序训练一系列的学习器，每个学习器都重点关注前一个样本分类错误的样本，具体做法是增加这部分误分的样本的权重。
单调不减·2020-02-08 02:32

机器学习实战-利用AdaBoost元算法提高分类性能

本章首先讨论不同分类器的集成方法，然后主要关注boosting方法及其代表分类器Adaboost。
mov觉得高数好难·2020-02-06 06:41

决策树之 GBDT 算法 - 回归部分

在学习GBDT之前，你需要对CART、AdaBoost决策树有所了解，和AdaBoost类似，GBDT也是一种Boosting类型的决
程序员在深圳·2020-02-05 20:19

[源码和文档分享]Python实现基于AdaBoost算法的微博情感分类系统

摘要随着互联网的快速发展，各类社交媒体平台如微信、QQ等也与日俱增，而微博更是集成了传统网站、论坛、博客等的优点，并加上了人与人之间的互动性、关系亲密程度等多种智能算法，并以简练的形式让数据爆发性的传播，促进了人与人之间的交流。网民可以通过微博来分享自己的生活，同时抒发自己的喜怒哀乐。因此对微博每天产生的信息量的分析和利用的需求显得更为迫切。情感分析，也称倾向性分析、意见抽取和意见挖掘。主要是通过
ggdd5151·2020-02-05 19:18

adaboost、adaboost.m1、adaboost.m2简介

bagging的代表算法为随机森林，boosting的代表算法有adaboost、gbdt、xgb等。
宾克斯的美酒_fb4c·2020-02-05 11:18

机器学习之决策树

决策树是机器学习最基础的算法之一，基于决策树可衍生出AdaBoostTree、随机森林、GBDT等高级算法。本文重点介绍决策树的构造原理及应用。
学多了会头疼·2020-02-05 08:51

Android—基于opencv人脸检测app制作

前言开发环境Ubuntu18.04AndroidStudio3.2opencvforandroidsdk功能介绍加载opencv库加载Adaboost人脸检测模型可以配置参数，灵活模型可选图片可从图库、
侠之大者_7d3f·2020-02-05 00:05

谈谈模型融合之三 —— GBDT

在之前的文章中介绍了RandomForest和AdaBoost，这篇文章将介绍介绍在数据挖掘竞赛中，最常用的算法之一——GBDT（GradientBoostingDecisionTree）。
ITryagain·2020-02-02 22:00

（二）：GBDT算法梳理

GBDT也是集成学习Boosting家族的成员，但是却和传统的Adaboost有很大的不同。回顾下Adaboost，我们是利用前一轮迭代弱学习器的误差率来更新训练集的权重，这样
两个橘子·2020-02-02 17:22

机器学习算法：GBDT

1.Adaboost的全局过程AdaBoost的全局流程.png2.AdaBoost和GradientBoost的公式AdaBoost和GradientBoost.png3.GBDT算法概述GBDT概述
哎吆喂轩·2020-02-02 09:51

[机器学习算法]Adaboost与提升树

本篇我们主要讲boosting算法中的代表性提升算法AdaBoost，然后介绍提升方法的实例——提升树boostingtreeAdaboost算法原理步骤一假设每个训练样
TOMOCAT·2020-01-28 03:21

机器篇——集成学习(三) 细说 提升(Boosting) 算法

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万道一·2020-01-27 17:45

机器学习回顾篇（15）：集成学习之GDBT

1引言¶梯度提升树算法（GradientBoostingDecisionTree，GBDT）是一个非常经典的机器学习算法，和我们前面介绍过的Adaboost算法一样，都是提升学习系列算法中的一员。
奥辰·2020-01-27 10:00

机器学习算法之——梯度提升（Gradient Boosting）

集成学习（GradientBoosting）原理详解及Python实现前言一、集成学习的思路二、增强集成学习（Boosting）1.基础理解2.AdaBoosting集成学习算法2.1思想2.2特点：2.3Python
Charmve·2020-01-12 00:11

集成学习Bagging和Boosting算法总结

一、集成学习综述集成方法或元算法是对其他算法进行组合的一种方式，下面的博客中主要关注的是AdaBoost元算法。将不同的分类器组合起来，而这种组合结果被称为集成方法/元算法。
CurryCoder·2020-01-11 19:46

【机器学习实战】第7章 集成方法（随机森林和 AdaBoost）

第7章集成方法ensemblemethod集成方法首页集成方法:ensemblemethod（元算法:metaalgorithm）概述概念：是对其他算法进行组合的一种形式。通俗来说：当做重要决定时，大家可能都会考虑吸取多个专家而不只是一个人的意见。机器学习处理问题时又何尝不是如此？这就是集成方法背后的思想。集成方法：投票选举(bagging:自举汇聚法bootstrapaggregating):是
Joyyx·2020-01-08 18:45
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