原文:Adaboosting 的理解

这里说说我对这个算法的理解: 主要应用在人脸检测。haar特征 adaboosting,人脸检测系统是一个级联的分类器系统,这里主要是讨论其中一个节点。 大体流程如果: 首先准备正负样本,在一个训练强分类器H时,使用booststraping策略来进行样本的提取:从整体样本集合中,抽样n lt n个样本 针对抽样的集合训练分类器H ,,抽样的方法有很多,例不放回抽样等.当训练第二强分类器时,从样本 ...

2014-04-21 18:31 0 2510 推荐指数:

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一步一步理解AdaBoosting(Adaptive Boosting)算法

最近学习《西瓜书》的集成学习之Boosting算法,看了一个很好的例子(https://zhuanlan.zhihu.com/p/27126737),为了方便以后理解,现在更详细描述一下步骤。 AdaBoosting(Adaptive Boosting)算法本质思想如下: 以最大准确率拟合第一个 ...

Tue Mar 03 01:51:00 CST 2020 1 1039
boosting/adaboosting 分析

一、Boosting算法的发展历史   Boosting算法是一种把若干个分类器整合为一个分类器的方法,在boosting算法产生之前,还出现过两种比较重要的将多个分类器整合为一个分类器的方法 ...

Tue Apr 22 00:21:00 CST 2014 0 4306
各常用分类算法的优缺点总结:DT/ANN/KNN/SVM/GA/Bayes/Adaboosting/Rocchio

1决策树(Decision Trees)的优缺点 决策树的优点: 一、 决策树易于理解和解释.人们在通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义。 二、 对于决策树,数据的准备往往是简单或者是不必要的.其他的技术往往要求先把数据一般化,比如去掉多余的或者空白的属性 ...

Tue Feb 22 19:29:00 CST 2022 0 1017
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1决策树(Decision Trees)的优缺点 决策树的优点: 一、 决策树易于理解和解释.人们在通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义。 二、 对于决策树,数据的准备往往是简单或者是不必要的.其他的技术往往要求先把数据一般化,比如去掉多余的或者空白的属性。 三、 能够同时处理数据型和常规型 ...

Thu Dec 20 17:35:00 CST 2018 0 2779
a a[0] &a &a[0]的理解

数组中几个关键符号(a a[0] &a &a[0])的理解(前提是 int a[10])(1)这4个符号搞清楚了,数组相关的很多问题都有答案了。理解这些符号的时候要和左值右值结合起来,也就是搞清楚每个符号分别做左值和右值时的不同含义。(2)a就是数组名。a做左值时表示整个数组的所有 ...

Sun Jun 02 01:48:00 CST 2019 0 3422
Aop理解 ioc理解

AOP 把 【核心代码】和【非核心代码】分离 提高开发的效率 java设计模式: https://www.cnblogs.com/malihe/p/6891920.html N+1就是:  1:一 ...

Tue Sep 04 03:21:00 CST 2018 0 2299
CopyOnWriteArrayList理解理解

CopyOnWriteArrayList,因何而存在? ArrayList的一个线程安全的变体,其所有可变操作(add、set 等)都是通过对底层数组进行一次新的复制来实现的,代价昂贵。 C ...

Sun Aug 12 06:21:00 CST 2012 4 18872
 
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