AdaBoost，是英文"Adaptive Boosting"（自适应增强）的缩写。 Adaboost算法的思想：在前一轮识别过程中识别错误的样本会在下一轮中提升权重，而那些识别正确的样本会降低权重。 Adaboost算法的原理：（1）将每个样本的权重进行初始化。每一个样本的权重相同（2）训练弱分类 ...
分类：
编程语言 时间：
2021-04-21 11:50:08
阅读次数：
0
基本思路 Adaboost体现的是“三个臭皮匠，胜过一个诸葛亮”，它是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)， 然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器（强分类器）。训练过程如下（参考Andy的机器学习--浅析Adaboost算法，他说得非常形象，贴切。） ...
分类：
编程语言 时间：
2020-06-17 20:12:02
阅读次数：
45
Adaboost算法及其代码实现 算法概述 AdaBoost（adaptive boosting），即自适应提升算法。 Boosting 是一类算法的总称，这类算法的特点是通过训练若干弱分类器，然后将弱分类器组合成强分类器进行分类。 为什么要这样做呢？因为弱分类器训练起来很容易，将弱分类器集成起来， ...
分类：
编程语言 时间：
2020-01-30 09:18:45
阅读次数：
99
级联分类器 在这里，我们学习如何使用objdetect在我们的图像或视频中查找对象 https://docs.opencv.org/3.3.0/db/d28/tutorial_cascade_classifier.html 级联分类器训练 本教程描述了opencv_traincascade应用程序及 ...
分类：
编程语言 时间：
2019-08-14 21:47:09
阅读次数：
117
训练分类器 目前为止，你已经知道如何定义神经网络、计算损失和更新网络的权重。现在你可能在想，那数据呢？ What about data？ 通常，当你需要处理图像、文本、音频或者视频数据时，你可以使用标准Python包来将数据导入到numpy 数组中。然后再将数组转换成 。 对于图像，可用的包有：Pi ...
分类：
其他好文 时间：
2019-06-28 14:33:25
阅读次数：
91
opencv分类器训练中，出错一般都是路径出错，例如， 1.opencv_traincascade.exe路径 2.负样本路径文件，neg.dat中的样本前路径是否正确 3.移植到别的电脑并修改完路径后，最好重新生成正样本描述文件，pos.vec 4.同时修改cmd命令中的相关路径 知识付费时代，觉 ...
分类：
其他好文 时间：
2019-02-22 19:49:54
阅读次数：
651
Two Stage 的精度优势 二阶段的分类：二步法的第一步在分类时，正负样本是极不平衡的，导致分类器训练比较困难，这也是一步法效果不如二步法的原因之一，也是focal loss的motivation。而第二步在分类时，由于第一步滤掉了绝大部分的负样本，送给第二步分类的proposal中，正负样本比 ...
分类：
其他好文 时间：
2019-02-09 12:09:21
阅读次数：
459
1. 概率密度函数的参数估计 前文讲到了利用贝叶斯决策理论构建贝叶斯分类器，初学者难免会有疑问，既然已经可以通过构建贝叶斯分类器的方法处理分类问题，那为什么还要学习本章节内容？ 事实上，贝叶斯分类器的缺可以通过计算先验概率与类条件概率来设计最优分类器。但是对于大多数实际问题，我们往往无法知道这两个概 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-11-08 00:21:39
阅读次数：
185
此文旨在把trainNB0这个函数详细讲清楚。 下面把这个函数逐步分解： 1.参数 此函数的参数有两个，一个是trainMatrix，另一个是trainCategory，这两个参数是一步一步的数据处理产生的结果，过程如下： 1.1第一步 创建实验样本 这一句产生了listOPosts和listCla ...
分类：
其他好文 时间：
2018-02-25 19:19:03
阅读次数：
172
【中文翻译】 4、你正在一个超市的自动退房亭工作, 并正在建设一个苹果, 香蕉和桔子分类器。假设您的分类器训练集误差是 0.5%, 并且验证集误差为7%。下面哪些是有希望改进分类器的？(检查所有适用的）（A,C） （A）增加正则化参数 lambda （B）降低正则化参数 lambda （C）获取更多 ...
分类：
Web程序 时间：
2017-12-14 23:50:06
阅读次数：
387
