本篇文章先介绍了提升放法和AdaBoost算法。已经了解的可以直接跳过。后面给出了AdaBoost算法的两个样例。附有详细计算过程。1、提升方法（来源于统计学习方法） 提升方法是一种经常使用的统计学习方法，应用十分广泛且有效。在分类问题中，它通过改变训练样本的权重，学习多个分类器，并将这些分类器进行 ...
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2017-06-01 19:35:25
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影响AdaBoost人脸检测训练算法速度很重要的两方面是特征选取和特征计算。选取的特征为矩特征为Haar特征，计算的方法为积分图。 （1）Haar特征： Haar特征分为三类：边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征，组合成特征模板。特征模板内有白色和黑色两种矩形，并定义该模板的特征值为白色矩形像素 ...
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2017-05-24 22:42:49
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比較全面的收集了机器学习的介绍文章，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、Deep Learning。 《机器学习经典论文/survey合集》 介绍：看题目你已经知道了是什么内容,没错。里面有非常多经典的机器学习论文值得细致与重复的阅读。 《Brief History of ...
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2017-05-24 16:09:10
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http://www.cnblogs.com/easymind223/archive/2012/07/03/2574826.html OpenCV自带的adaboost程序能够根据用户输入的正样本集与负样本集训练分类器，常用于人脸检测，行人检测等。它的默认特征采用了Haar,不支持其它特征。 Ada ...
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2017-05-22 15:02:44
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随机森林非常像《机器学习实践》里面提到过的那个AdaBoost算法，但区别在于它没有迭代，还有就是森林里的树长度不限制。 因为它是没有迭代过程的，不像AdaBoost那样需要迭代，不断更新每个样本以及子分类器的权重。因此模型相对简单点，不容易出现过拟合。 ...
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2017-05-20 22:35:36
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Boosting is a very powerful technique of alogrithms ensembling. Its outstanding performance achieved by combining some or many weak classifiers to mak ...
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2017-05-20 14:26:06
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上一讲主要利用不同模型计算出来的g。採用aggregation来实现更好的g。假设还没有做出来g。我们能够採用bootstrap的方法来做出一系列的“diversity”的data出来。然后训练出一系列的g。比方PLA来说，尽管模型一样，就是直线对二维平面的切割，模型都为直线，那么我们利用boots ...
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2017-05-04 18:36:51
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Adaboost算法原理分析和实例+代码（简明易懂） ,Adaboost算法优点和缺点，Adaboost算法代码，Adaboost基本原理，Adaboost的例子和代码，详细分析Adaboost算...
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2017-05-03 22:53:32
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Rattle实现AdaBoost算法 Boosting算法是简单有效、易使用的建模方法。AdaBoost（自适应提升算法）通常被称作世界上现成的最好分类器。 Boosting算法使用其他的弱学习算法建立多个模型，对数据集中对结果影响较大的对象增加权重，一系列的模型被创建，然后调整那些影响分类的模型的 ...
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2017-04-21 18:47:44
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曲线拟合多重共线性虚拟变量"导致的多重共线性在机器学习中的影响大吗？老师我在网上下的 kaggle 的数据解压失败了 老师重点讲解一下随机森林和SVM还有adaboost tensorflow 陈杰链接：http://pan.baidu.com/s/1i4PNJlr 密码：fz7e 简述一下多重共线 ...
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2017-04-10 23:30:46
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