5.1 案例背景 5.1.1 BP_Adaboost模型 Adaboost算法的思想是合並多個“弱”分類器的輸出以產生有效分類。其主要步驟為：首先給出弱學習算法和樣本空間($X$,$Y$)，從樣本空間中找出$m$組訓練數據，每組訓練數據的權重都是$\frac{1}{m}$。然后用弱學習算法迭代 ...

　　DNA序列分類 作為研究DNA序列結構的嘗試，提出以下對序列集合進行分類的問題：有20個已知類別的人工制造序列，其中序列標號1-10為A類，11-20為B類。請從中提取特征，構造分類方法，並用這些已知類別的序列，衡量你的方法是否足夠好。然后用你認為滿意的方法，對另外20個未標明類別的人 ...

我花了將近一周的時間，才算搞懂了adaboost的原理。這根骨頭終究還是被我啃下來了。 Adaboost是boosting系的解決方案，類似的是bagging系，bagging系是另外一個話題，還沒有深入研究。Adaboost是boosting系非常流行的算法。但凡是介紹boosting的書籍 ...

文章導讀： 1. Naive Bayes算法 2. Adaboost算法 3. Spark ML的使用 4. 自定義擴展Spark ML 1. Naive Bayes算法 朴素貝葉斯算法算是生成模型中一個最經典的分類算法之一了，常用的有Bernoulli和Multinomial ...

Haar分類器使用AdaBoost算法，但是把它組織為篩選式的級聯分類器，每個節點是多個樹構成的分類器，且每個節點的正確識別率很高。在任一級計算中，一旦獲得“不在類別中”的結論，則計算終止。只有通過分類器中所有級別，才會認為物體被檢測到。這樣的優點是當目標出現頻率較低的時候（即人臉在圖像中所占比例 ...

直接從特征提取，跳到了BoostSVM，是因為自己一直在寫程序，分析垃圾文本，和思考文本分類用於識別垃圾文本的短處。自己學習文本分類就是為了識別垃圾文本。 中間的博客待自己研究透徹后再補上吧。 因為獲取垃圾文本的時候，發現垃圾文本不是簡單的垃圾文本，它們具有多個特性： 1. 種類繁多 ...

引自（機器學習實戰） 簡單概念 Adaboost是一種弱學習算法到強學習算法，這里的弱和強學習算法，指的當然都是分類器，首先我們需要簡單介紹幾個概念。 1：弱學習器：在二分情況下弱分類器的錯誤率會低於50%。其實任意的分類器都可以做為弱分類器，比如之前介紹的KNN、決策樹、Naïve ...

API說明： 利用opencv自帶的數據進行人臉檢測： 進階：人眼檢測 級聯分類器+模板匹配提高檢測的穩定性，實現眼睛的追蹤： 自定義級聯分類器的訓練和使用：待續 命令行參數： -vec ...