使用机器学习方法解决问题时，有较多模型可供选择。 一般的思路是先根据数据的特点，快速尝试某种模型，选定某种模型后， 再进行模型参数的选择（当然时间允许的话，可以对模型和参数进行双向选择） 因为不同的模型具有不同的特点， 所以有时也会将多个模型进行组合，以发挥"三个臭皮匠顶一个诸葛亮的作用"， ...
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2015-07-16 21:47:17
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分类器提升精确度主要就是通过组合，综合多个分类器结果，对最终结果进行分类。组合方法主要有三种：装袋（bagging），提升（boosting）和随即森林。装袋和提升方法的步骤：1，基于学习数据集产生若干训练集2，使用训练集产生若干分类器3，每个分类器进行预测，通过简单选举（装袋）或复杂选举（提升），...
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2015-07-06 21:23:11
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/*
* CvBoostType
*
* 结构体CvBoostType 穷举boosting 类型
*
* 注：
* 共有四种boosting变量，这些变量都支持两分类分类器，分别如下：
* Discrete AdaBoost, Real AdaBoost, LogitBoost and Gentle AdaBoost.
* L2 (两类分类器) and LK (K 类分类器)算法更接近LogitBoost，但是在数值上比 Gentle AdaBoost更稳定
* 对于回...
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2015-07-06 16:06:46
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Python source code:gradient_boosting_regression.pyfrom sklearn import ensemblefrom sklearn.metrics import mean_squared_error# Fit regression modelpara...
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编程语言 时间：
2015-07-05 23:50:23
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An Attempt to Understand Boosting Algorithm(s)WELCOME!Here you will find dailynews and tutorials about R, contributed by over 573 bloggers.There are m...
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2015-06-27 19:54:25
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/***************************************************************************************** Boosting *
\*****************...
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2015-06-24 13:01:42
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一 Boosting 算法的起源boost 算法系列的起源来自于PAC Learnability(PAC 可学习性)。这套理论主要研究的是什么时候一个问题是可被学习的，当然也会探讨针对可学习的问题的具体的学习算法。这套理论是由Valiant提出来的，也因此（还有其他贡献哈）他获得了2010年的图灵奖...
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编程语言 时间：
2015-06-23 17:33:58
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androidstuido 使用gradle自动构建和编译，有时做少量修改编译需要等待时间过长，最近Erik Hellman编写的Boosting the performance for Gradle in your Android projects（ 译文 参考1）提到了优化的方式1.gradle的升级到2.4 。2.4做了在编译性能方面做了不少优化，提高编译效率。在你的项目build.gradl...
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2015-06-07 17:31:12
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AdaBoost 假设你是一名患者，有某些症状。你选择咨询多位医生，而不是一位。你根据医生现在的诊断准确率，对每位医生的诊断赋予一个权重。然后对每个医生的诊断结果，乘与他的诊断准确率。最终得出最大值结果的诊断作为最终的结果。在boosting方法中，权重赋予每个训练元组。迭代地学习k个分类器。学.....
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2015-05-23 11:18:55
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