AdaBoost

轻松看懂机器学习常用算法

今天的算法解析如下：决策树随机森林算法逻辑回归SVM朴素贝叶斯K最近邻算法K均值算法Adaboost算法神经网络马尔可夫▌1.决策树根据一些feature进行分类，每个节点提一个问题，通过判断，将数据分为两类
CHK.·2018-08-14 22:13

Ensemble Learning常见方法总结（Bagging、Boosting、Stacking、Blending）

看到过一个问题：RandomForest、Adaboost、GBDT、XGBoost的区别是什么？
敲代码的quant·2018-08-14 17:07

Adaboost、GB、GBDT、XGBoost

前言：BOOST是一种思想或者说是一种框架，以此为基础的发展的模型有Adaboost、GB、GBDT、XGBoost等。
SKY.AI·2018-08-13 12:59

决策树ID3，C4.5入门

其实一年前看周志华《机器学习》的时候也算看过决策树，当时也是走马光花，后面参加数据预测类的比赛，开始接触Xgboost，GBDT，lightgbm才发现决策树的理论都是这些的基础，后续还会写adaboost
泡屁屁·2018-08-10 20:14

机器学习-决策树算法

并且结合模型融合方法扩展新的算法AdaBoost，GBDT等算法。
gao8658·2018-08-10 10:46

360内推面经

下午面的360，第一个面试官特别nice，问的也特别基础，首先让你自己选了一个熟悉的机器学习算法，讲一讲原理，我选的adaboost，后来接着问了bagging和boosting的区别啊，还有其他哪些boosting
XindiOntheWay·2018-08-09 20:00

用adaboost做的一个人脸检测

之前写了一个用adaboost+Haar-like特征的人脸检测程序，由于也是现学现用，所以在网上找了很多资料。但是，很多东西都没有写明白。
麻瓜智能·2018-08-02 11:06

OpenCV Haar AdaBoost源码改进（比EMCV快6倍）

这几天研究了OpenCV源码HaarAdaBoost算法，作了一下改进1.去掉了所有动态分配内存的操作，对嵌入式系统有一定的速度提升2.注释覆盖了大量关键代码3.减少了代码一半的体积，并且减少了部分健壮性的代码
imWhiteee·2018-08-01 13:50

机器学习-集成学习(AdaBoosting算法)

一，介绍AdaBoosting算法是Boosting算法中最常用的一种，其思想是：先从初始训练集训练一个基学习器，在根据基学习器的表现对训练样本进行调整，使得错误的训练样本在后续受到更多关注，然后调整样本分布训练下一个基学习器
lyn5284767·2018-07-30 10:40

python 集成学习 AdaBoostClassifier，AdaBoostRegressor模型

运行环境：win1064位py3.6pycharm2018.1.1importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfromsklearnimportdatasets,cross_validation,ensemble,naive_bayes#加载分类数据集defload_data_classification():digits=datasets.load_di
Jack_丁明·2018-07-26 22:29

随机森林概述

书的购买链接书的勘误，优化，源代码资源在SIGAI之前的公众号文章“大话AdaBoost算法”中我们介绍了集成学习的思想以及Boosting算法，今天的文章中我们将为大家介绍另外一种集成学习算法-随机森林
SIGAI_csdn·2018-07-25 16:14

提升方法（Adaboost）

  提升(boosting)方法是一种常用的统计学习方法，应用广泛且有效。在分类问题中，它通过改变训练样本的权重，学习多个分类器，并将这些分类器进行线性组合，提高分类的性能。  基本思想：对于分类问题而言，给定一个训练样本集，求比较粗糙的分类规则(弱分类器)要比求精确的分类规则(强分类器)容易得多。提升方法就是从弱学习算法出发，反复学习，得到一系列弱分类器(又称为基本分类器)，然后组合这些弱分类器
lx青萍之末·2018-07-25 10:00

深度学习理论——AdaBoost算法

大家好，继续理论学习，今天进入了集成学习这一章，首先介绍AdaBoost算法。
Miss_yuki·2018-07-23 16:31

Adaboost、GBDT、XGBoost的对比理解

1.Adaboost模型首先是Adaboost，它的基本思想是提高前一轮弱分类错误分类样本的权重，降低正确分类样本的权重，因此，在后面的训练中，接下来的分类器就更加“关注”那些分错的样本点，这样，多个弱分类器组合起来就是
herr_kun·2018-07-20 23:26

机器学习----集成学习

一、集成学习概述二、集成学习分类2.1、集成学习之boostingboosting之Adaboost2.2、集成学习之baggingbagging之随机森林2.3、bagging之Stacking三、集成学习之评定方法
sakura小樱·2018-07-16 20:00

Tree - Gradient Boosting Machine with sklearn source code

ThisisthesecondpostinBoostingalgorithm.Inthepreviouspost,wegothroughtheearliestBoostingalgorithm-AdaBoost
风雨中的小七·2018-07-16 01:00

全连接层的作用到底是什么？

爱的机器百家号17-03-1108:32在卷积神经网络尚未炽热的年代，人们运用haar/lbp+adaboost级连的组合方式检测人脸，hog+svm的组合方式检测行人。
m0_37598482·2018-07-12 21:48

Haar ,LBP 级联分类器

最新的训练和检测代码实现了Haar、LBP和HOG特征接口，同时训练代码中支持DAB、LAB、RAB和GAB共4种Adaboost算法，另外还实现了trimweight方法。
liudongdong19·2018-07-11 22:14

哪些机器学习算法不需要做归一化

而像Adaboost、SVM、LR、Knn、KMeans之类的最优化问题就需要归一化。标准化：特征均值为0，方差为1公式：归一化：把每个特征向量（特别是奇异样本数据）的值都缩放到相同数值范
离散梦·2018-07-10 11:21

残差结构的理解

传统方法：特征变换（其实手段也很有限，因为实用的核函数种类很少）非线性模型，也决策树为代表的一些模型，adaboost，gbdt，rf等。
PKU_Jade·2018-07-09 15:50

算法面试---算法面试该准备的知识点

lr、svm、gmm、kmeans、隐马尔科夫、朴素贝叶斯决策树，信息增益，基尼系数ensemblemethod：bagging、stacking、boosting，具体的比如randomforest、adaboost
Dean0Winchester·2018-07-07 17:40

Adaboost算法原理分析和实例+代码（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算法着实是花了几天时间，才明白他的基本原理
caicai2526·2018-07-07 10:49

adaboost算法原理实现及理解

adaboost是机器学习中经典的分类算法，也是面试中常被问到典型算法。由于该算法原理的文章铺天盖地，在此博客不具体陈述，若有需要请点这里查看详细过程。
The_Matrix_·2018-07-05 00:01

关于adaboost、GBDT、xgboost之间的区别与联系

AdaBoost:提高那些被前一轮弱分类器错误分类样本的权值，而降低那些被正确分类样本的权值。
IT界的小小小学生·2018-07-03 10:29

关于adaboost、GBDT、xgboost之间的区别与联系

AdaBoost:提高那些被前一轮弱分类器错误分类样本的权值，而降低那些被正确分类样本的权值。
IT界的小小小学生·2018-07-03 10:29

总结 logistic回归,随机森林,AdaBoost,KNN,常用的机器学习算法

贝叶斯分类器核心：将样本判定为后验概率最大的类决策树核心：一组嵌套的判定规则KNN算法核心：模板匹配，将样本分到离它最相似的样本所属的类PCA核心：向重构误差最小（方差最大）的方向做线性投影LDA核心：向最大化类间差异、最小化类内差异的方向线性投影LLE（流形学习）核心：用一个样本点的邻居的线性组合近似重构这个样本，将样本投影到低维空间中后依然保持这种线性组合关系等距映射（流形学习）核心：将样本投
寒月谷·2018-07-02 09:26

第7章 利用 AdaBoost 元算法提高分类性能

前言AdaBoost属于集成学习集成学习是指，以前用一个模型干的事，现在我用多个模型一块干(人多力量大)。
cb_guo·2018-06-28 11:47

机器学习实战~AdaBoost

前面介绍了几种不同的分类器，若把不同的分类器组合起来就是集成方法(ensemblemethod)或者元算法(meta-algorithm)集成方法通过组合多个基分类器(baseclassifier)来完成学习任务，基分类器一般采用的是弱可学习(weaklylearnable)分类器通过集成方法组合成一个强可学习(stronglylearnable)分类求。弱可学习是指学习的正确率仅略优于随机猜测的
潘雪雯·2018-06-25 22:53

机器学习实战--AdaBoost集成学习方法

fromnumpyimport*defloadSimpData():datMat=matrix([[1.,2.1],[2.,1.1],[1.3,1.],[1.,1.],[2.,1.]])classLabels=[1.0,1.0,-1.0,-1.0,1.0]returndatMat,classLabels#函数功能:通过阀值比较对数据进行分类#dataMatrix:数据集的特征矩阵#dimen:第d
圈圈9527·2018-06-21 21:41

【机器学习算法】：Boosting提升算法（Adaboost）

而AdaBoost是一种典型的提升算法。由于得到弱学习算法比强嘘唏算法更容易获取。而我们有许多将弱学习算法提升为强学习算法的Boosting方法，其中最具代表性的是AdaBoost。
yuanCruise·2018-06-19 20:22

机器学习技法第一章

支撑向量机SupportVector支撑向量，例，找最胖线时候离线最近的点quadraticprogramming（QP）二次规划construct构建blend混合AdaptiveBoosting（AdaBoost
半亩房顶·2018-06-19 10:17

集成学习之Boosting —— Gradient Boosting原理

集成学习之Boosting——AdaBoost原理集成学习之Boosting——AdaBoost实现集成学习之Boosting——GradientBoosting原理集成学习之Boosting——GradientBoosting
massquantity·2018-06-13 17:00

opencv3/C++ 使用Tracker进行简单目标跟踪

简介MIL:TrackerMIL以在线方式训练分类器将对象与背景分离;多实例学习避免鲁棒跟踪的漂移问题.OLB:TrackerBoosting基于AdaBoost算法的在线实时对象跟踪.分类器在更新步骤中使用周围背景作为反例以避免漂移问题
阿卡蒂奥·2018-06-13 15:48

boost算法总结

前向分部是一种贪心算法，下面的Adaboost和GBDT也是基于这个算法进行的。流程如下第三步L(yi,fm−1(xi)+βb(xi;γ))L(yi,fm−1(xi)+βb(xi
Android_chunhui·2018-06-13 11:18

机器学习教程 之 梯度提升方法：GBDT处理分类问题

提出该类算法通过以上一轮基学习器的误差的负梯度为训练目标训练本轮的基学习器，不断降低集成模型在训练集上的偏差实现高精度的集成基于GradientBoosting算法的学习器被称为GradientBoostingMachine（GBM），如果说AdaBoost
Liangjun_Feng·2018-06-12 00:00

机器学习教程 之 加性模型：GBDT退化为AdaBoost原理

提出该类算法通过以上一轮基学习器的误差的负梯度为训练目标训练本轮的基学习器，不断降低集成模型在训练集上的偏差实现高精度的集成基于GradientBoosting算法的学习器被称为GradientBoostingMachine（GBM），如果说AdaBoost
Liangjun_Feng·2018-06-12 00:00

Tree - AdaBoost with sklearn source code

Inthepreviouspostweaddressedsomeissueofdecisiontree,includinginstability,lackofsmoothness,sensitivitytodata,andetc.OnesolutionisBoostingMethod.InsimplewordsBoostingcombinesmultipleweaklearnerstogetapo
风雨中的小七·2018-06-10 22:00

基于pyhton3.6-机器学习实战-AdaBoost代码解释

本人是一名数学系研究生，于2017年底第一次接触python和机器学习，作为一名新手，欢迎与大家交流。我主要给大家讲解代码，理论部分给大家推荐3本书：《机器学习实战中文版》《机器学习》周志华《统计学习方法》李航以上3本书，第一本是基于python2的代码实现；剩余两本主要作为第一本书理论省略部分的补充，理论大部分都讲得很细。博客上关于机器学习实战理论解释都很多，参差不齐，好作品也大都借鉴了以上3本
Lelouc_CC·2018-06-09 10:14

bagging，random forest，boosting（adaboost、GBDT），XGBoost小结

Bagging从原始样本集中抽取训练集。每轮从原始样本集中使用Bootstraping（有放回）的方法抽取n个训练样本（在训练集中，有些样本可能被多次抽取到，而有些样本可能一次都没有被抽中）。共进行k轮抽取，得到k个训练集。（我们这里假设k个训练集之间是相互独立的，事实上不是完全独立）每次使用一个训练集得到一个模型，k个训练集共得到k个模型。但是是同种模型。（注：k个训练集虽然有重合不完全独立，训
Douhh_sisy·2018-06-07 20:02

bagging，random forest，boosting（adaboost、GBDT），XGBoost小结

Bagging从原始样本集中抽取训练集。每轮从原始样本集中使用Bootstraping（有放回）的方法抽取n个训练样本（在训练集中，有些样本可能被多次抽取到，而有些样本可能一次都没有被抽中）。共进行k轮抽取，得到k个训练集。（我们这里假设k个训练集之间是相互独立的，事实上不是完全独立）每次使用一个训练集得到一个模型，k个训练集共得到k个模型。但是是同种模型。（注：k个训练集虽然有重合不完全独立，训
Douhh_sisy·2018-06-07 20:02

基于Haar特征的岩石目标检测--代码实现

Haar特征+Adaboost特征检测理论已经说清楚了，下面给出一个基于OpenCV的实例用于石头的目标检测，实验结果表明检测精度还有待提高，可能是正负样本的选择上有所问题，但本文旨在提供学习方法，基本上目标检测的基本流程大致如此
GYZ13903425203·2018-06-06 21:00

机器学习实战笔记（八）：利用 AdaBoost 元算法提高分类性能

    最近在看《机器学习实战》一书，关于利用AdaBoost元算法提高分类性能这一章的内容，再网上看了一些不错的博客，在此记录下。
max_bay·2018-06-03 00:00

机器学习算法二：详解Boosting系列算法一Adaboost

本文主要介绍boosting算法得基本原理，以及的三种典型算法原理：adaboost，GBM（Gradientbosstingmachine），XGBoost。
harrycare·2018-06-01 09:22

OpenCV原理解读之HAAR+Adaboost

由于在做人脸检测的项目，用到了OpenCV的训练结果中的老分类器，因此将旧分类器的检测方法进行了总结，加上了一些自己的理解，并转载了一些较好的文章记录下来。文章http://www.61ic.com/Article/DaVinci/TMS320DM646x/201310/50733.html解决了以下函数移植到DSP上的一些问题下面为HAAR特征检测的具体流程：http://blog.csdn.n
DP323·2018-05-31 14:40

机器学习实战（七）——利用AdaBoost元算法提高分类性能

AdaBoost概述地将不同的分类器组合起来，而这种组合结果则被成为集成方法(ensemblemethod)或者元算法(meta-algorithm)。
nadph513·2018-05-30 22:27

sklearn学习笔记 三 集成方法AdaBoost

官方英文文档手册http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.AdaBoostClassifier.htmlsklearn.ensemble
abc_138·2018-05-30 21:39

haar+adaboost结合讲解（偏重实际）

【这是一篇之前总结的文档，大部分来源于csdn和文献，如有未标明引用，请联系我加上。】目录1Haar特征和积分图1.1Haar特征的生成1.2计算Haar特征值1.3Haar特征值归一化1.4积分图2.级联分类器结构与XML文件含义2.1XML的头部2.2弱分类器结构2.3强分类器结构2.4级联分类器3.利用并查集合并检测结果窗口3.1并查集(Union-Set)3.2利用并查集合并检测结果窗口4
playezio·2018-05-27 17:38

haar+adaboost结合讲解（偏重原理）

目录1Adaboost方法的引入1.1Boosting方法的提出和发展1.2AdaBoost算法的提出1.3级联分类器介绍2矩形特征2.1Haar特征\矩形特征2.2子窗口内的条件矩形，矩形特征个数的计算
playezio·2018-05-27 17:10

RCNN,Fast RCNN, Faster RCNN整理总结

传统算法的典型代表有Haar特征+Adaboost算法，Hog特征+Svm算法，DPM算法。而基于深度学习的行人检测典型代表有RCNN系列，YOLO系列和SSD系列。
gentelyang·2018-05-27 17:07

《机器学习实战》AdaBoost方法的算法原理与程序实现

一、引言提升(boosting)方法是一种常用的统计学习方法，应用广泛且有效，在分类问题中，它通过改变训练样本的权重，学习多个分类器，并将这些分类器进行线性组合，提高分类的性能。对于分类问题，给定一个训练样本集，比较粗糙的分类规则（弱分类器），要比精确分类规则（强分类器）容易，提升方法就是从弱学习算法出发，反复学习，得到一系列弱分类器，然后组合这些弱分类器，构成一个强分类器，大多数提升方法都是改变
Anthony_Wu·2018-05-26 10:21
上一页 39 40 41 42 43 44 45 46 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他