说实话我不太清楚，伸手就能打架的四个人为啥非得发博客 ...

Adaboost 在学习AdaBoosting和online Boosting, 最好有bagging和boosting基础，这样看起来比较会比较顺。有空再补上。 AdaBoost 算法的主要思想之一就是在训练集上维护一套权重分布,初始化时 ,Adaboost 为训练集的每个训练例指定 ...

AdaBoost 和 Real Adaboost 总结 AdaBoost Real AdaBoost AdaBoost AdaBoost, Adaptive Boosting(自适应增强), 是一种集成学习 ...

　　集成学习的一般结构是，先产生一组个体学习器，再用某种结合策略将它们结合起来，从而获得一个准确性更高，稳定性更强，泛化性能更佳的集成模型。常用的结合策略有绝对多数投票法，相对多数投票法，加权投票法， ...

集成学习方法 通过组合多个弱基分类器来实现强分类器目的，从而提高分类性能。集成学习是一类算法，并不是指一个算法。集成学习策略有非常多种，包括数据层面、模型层面和算法层面三个方面集成，这方面由于研究非 ...

三 Adaboost 算法 AdaBoost 是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器，即弱分类器，然后把这些弱分类器集合起来，构造一个更强的最终分类器。(很多博客里说的三个臭皮匠赛过诸葛亮) 算法本身是改变数据分布实现的，它根据每次训练集之中的每个样本的分类是否 ...

人脸检测和人脸识别都是属于典型的机器学习的方法，但是他们使用的方法却相差很大。 对于人脸检测而言，目前最有效的方法仍然是基于Adaboost的方法。在网上可以找到很多关于Adaboost方法的资料，但基本上是千篇一律，没有任何新意。给初学者带了很多不便。建议初学者只需要认真阅读：北京大学 赵楠 ...

尝试用sklearn进行adaboost实战 & SAMME.R算法流程，博客地址 初试AdaBoost SAMME.R算法流程 sklearn之AdaBoostClassifier类 完整实战demo 初试AdaBoost 理论篇戳 ...