本文重新对AdaBoost框架进行梳理,结合Decision Stumps作为弱分类器详细介绍了AdaBoost过程中对于带权分类误差的计算，样本权重的更新，分类器权重的计算。
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2014-10-16 23:25:53
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在机器学习或者是模式识别当中有一种重要的分类器叫做：SVM 。这个被广泛的应用于各个领域。但是其计算的复杂度以及训练的速度是制约其在实时的计算机应用的主要原因。因此也很很多的算法被提出来，如SMO，Kernel的方法。
但是这里要提到的 Regularized
least-squares classification 是一个和他有着同样的效果的分类器。比较而言计算却比较的简单（We ...
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2014-10-16 16:55:33
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到目前为止，我们使用的学习方法都是批量学习（batch learning）方式，即首先给定训练集学习出拟合假设函数中的参数，然后评价的效果的时候使用独立的测试集。本篇博文将会介绍一种在线学习（online learning）方式，即算法必须在学习的过程中不断地作出预测，而不是批量学习方式一样，学习过...
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2014-10-16 13:54:32
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OpenCV中HAAR+Adaboost旧分类器检测过程学习，里面尤其提到了函数调用中flag的说明，大家互相交流学习。...
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2014-10-14 23:02:29
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LBP方法（Local binary patterns）是一个计算机视觉中用于图像特征分类的一个方法。LBP方法在1994年首先由T. Ojala, M.Pietikäinen, 和 D. Harwood 提出，用于纹理特征提取。后来LBP方法与HOG特征分类器联合使用，改善了一些数据集[45].....
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2014-10-13 14:36:29
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本文用白话的形式介绍了图像分类领域的三大主流分类器：贝叶斯网络、神经网络和支持向量机，绝不带一个数学公式，希望对大家有帮助...
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2014-10-13 01:17:18
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1、HOG特征： 方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检測的特征描写叙述子。它通过计算和统计图像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，尤其在行人检測中...
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2014-10-11 20:37:36
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例子：某人想要由以下1000行训练样本数据构建一个分类器，将数据分成3类（喜欢，一般，不喜欢）。样本数据的特征有主要有3个，A:每年获得的飞行常客里程数B:玩视频游戏所耗时间百分比C：每周消费冰淇淋公升数1. 数据的读取 1 filename='D://machine_learn//Ch02//da...
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2014-10-11 15:32:15
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这两天学习了一个相对比较简单但是十分实用的分类算法——贝叶斯分类算法，与我做项目使用的svm算法相比确实有很多精妙之处，。好比撒尿牛丸——好吃又好玩，而贝叶斯分类器则是简单又强大。本文结合简单天气预报进行讲解。
贝叶斯定理：
贝叶斯定理是概率论里面一个计算条件概率的法器！为什么是法器，且看后文。先摆出计算公式：
也许乍一看这公式没什么，但是我们先将公式移项得：P(A|B)P(B)=P...
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2014-10-09 16:31:18
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Weka算法Classifier-meta-AdaBoostM1源码分析（二）...
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2014-10-06 12:28:30
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