原文:Adaboosting 的理解

這里說說我對這個算法的理解: 主要應用在人臉檢測。haar特征 adaboosting,人臉檢測系統是一個級聯的分類器系統,這里主要是討論其中一個節點。 大體流程如果: 首先准備正負樣本,在一個訓練強分類器H時,使用booststraping策略來進行樣本的提取:從整體樣本集合中,抽樣n lt n個樣本 針對抽樣的集合訓練分類器H ,,抽樣的方法有很多,例不放回抽樣等.當訓練第二強分類器時,從樣本 ...

2014-04-21 18:31 0 2510 推薦指數:

查看詳情

一步一步理解AdaBoosting(Adaptive Boosting)算法

最近學習《西瓜書》的集成學習之Boosting算法,看了一個很好的例子(https://zhuanlan.zhihu.com/p/27126737),為了方便以后理解,現在更詳細描述一下步驟。 AdaBoosting(Adaptive Boosting)算法本質思想如下: 以最大准確率擬合第一個 ...

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

一、Boosting算法的發展歷史   Boosting算法是一種把若干個分類器整合為一個分類器的方法,在boosting算法產生之前,還出現過兩種比較重要的將多個分類器整合為一個分類器的方法 ...

Tue Apr 22 00:21:00 CST 2014 0 4306
各常用分類算法的優缺點總結:DT/ANN/KNN/SVM/GA/Bayes/Adaboosting/Rocchio

1決策樹(Decision Trees)的優缺點 決策樹的優點: 一、 決策樹易於理解和解釋.人們在通過解釋后都有能力去理解決策樹所表達的意義。 二、 對於決策樹,數據的准備往往是簡單或者是不必要的.其他的技術往往要求先把數據一般化,比如去掉多余的或者空白的屬性 ...

Tue Feb 22 19:29:00 CST 2022 0 1017
各常用分類算法的優缺點總結:DT/ANN/KNN/SVM/GA/Bayes/Adaboosting/Rocchio

1決策樹(Decision Trees)的優缺點 決策樹的優點: 一、 決策樹易於理解和解釋.人們在通過解釋后都有能力去理解決策樹所表達的意義。 二、 對於決策樹,數據的准備往往是簡單或者是不必要的.其他的技術往往要求先把數據一般化,比如去掉多余的或者空白的屬性。 三、 能夠同時處理數據型和常規型 ...

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

數組中幾個關鍵符號(a a[0] &a &a[0])的理解(前提是 int a[10])(1)這4個符號搞清楚了,數組相關的很多問題都有答案了。理解這些符號的時候要和左值右值結合起來,也就是搞清楚每個符號分別做左值和右值時的不同含義。(2)a就是數組名。a做左值時表示整個數組的所有 ...

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

AOP 把 【核心代碼】和【非核心代碼】分離 提高開發的效率 java設計模式: 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的一個線程安全的變體,其所有可變操作(add、set 等)都是通過對底層數組進行一次新的復制來實現的,代價昂貴。 C ...

Sun Aug 12 06:21:00 CST 2012 4 18872
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM