AdaBoost算法有AdaBoost.M1和AdaBoost.M2两种算法，AdaBoost.M1是我们通常所说的Discrete AdaBoost，而AdaBoost.M2是M1的泛化形式。关于AdaBoost算法的一个结论是:当弱分类器算法使用简单的分类方法时,boosting的效果明显地统一地比bagging要好.当弱分类器算法使用C4.5时,boosting比bagging较好,但是没有前者明显。后来又有学者提出了解决多标签问题的AdaBoost.MH和AdaBoost.MR算法,其中AdaBoo...
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2014-12-04 14:02:17
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生活中很多场合需要用到分类，比如新闻分类、病人分类等等。 本文介绍朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes classifier），它是一种简单有效的常用分类算法。 一、病人分类的例子 让我从一个例子开始讲起，你会看到贝叶...
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2014-12-04 01:12:30
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AdaBoost（自适应boosting，adaptive boosting）算法算法优缺点：优点：泛化错误率低，易编码，可用在绝大部分分类器上，无参数调整缺点：对离群点敏感适用数据类型：数值型和标称型元算法（meta algorithm）在分类问题中，我们可能不会只想用一个分类器，我们会考虑将分类...
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2014-12-04 00:55:58
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梯度直方图特征(HOG)是一种对图像局部重叠区域的密集型描述符,它通过计算局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。需要提醒的是，HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的，而...
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2014-12-03 15:34:57
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本文主要是对下面网址博客中内容的实例操作：http://blog.csdn.net/byxdaz/article/details/4907211在上述博客中，详细的讲述了OpenCV训练分类器的做法。虽然他的步骤很详细，但是不能被人很快的利用到实践中来。所以我归纳这些内容，能够让人很快的动手操作起来...
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2014-12-03 00:04:07
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支持向量机基本上是最好的有监督学习算法，因其英文名为support vector machine，简称SVM。通俗来讲，它是一种二类分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，其学习策略便是间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。 本文详述SVM的理论基础，并通过Python实现了该算法。...
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2014-12-01 14:20:05
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需求背景：档案管理在各行业都是一项重要的工作，随着时间的推移，各种纸质档案资料越来越多，档案资料的归档、保存、查阅工作也越来越困难，各行业在档案管理、档案再利用上投入的成本越来越多。随着IT技术的发展，档案影像（电子）化管理被越来越多的用户所接受，通过构建档案影像（电子）化管理系统，用户可以达到以下...
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2014-11-28 11:44:38
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本文是论文Deep Learning Face Representation by Joint Identification-Verification的阅读笔记。
这篇论文使用deep learning学习特征，使用联合贝叶斯模型作为分类器，选取七组特征分别训练分类器，得到的结果使用SVM进行组合，得到的最终模型在LFW（Labeled Face in the Wild）数据集上的人脸验证任务中，达到了99.15%的准确率，目前排名第一。...
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2014-11-26 01:27:52
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1.背景
首先，在文章的开头，先提出几个问题，如果这些问题你都答得上来，那么本文你就无需阅读了，或者你阅读的动机纯粹是给本文挑毛病，当然我也无比欢迎，请发送邮件“毛病の朴素贝叶斯”发送至297314262@qq.com，我会认真阅读你的来信。
By the way，如果阅读完本文，你还是无法回答以下问题，那么也请你邮件通知我，我会尽量解答你的疑惑。
朴素贝叶斯分类器中的“朴素”特指此...
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2014-11-24 01:12:20
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