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...
分类：
编程语言 时间：
2014-12-04 14:02:17
阅读次数：
342
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...
分类：
编程语言 时间：
2014-12-04 00:55:58
阅读次数：
399
haas-like，adaboost经典论文...
Haar特征与积分图1. Adaboost方法的引入1.1 Boosting方法的提出和发展 在了解Adaboost方法之前，先了解一下Boosting方法。 回答一个是与否的问题，随机猜测可以获得50%的正确率。如果一种方法能获得比随机猜测稍微高一点的正确率，则就可以称该得到这个方法的过程为弱学习...
分类：
其他好文 时间：
2014-11-26 13:50:02
阅读次数：
217
国际权威的学术组织 ICDM（theIEEEInternational ConferenceonDataMining）曾评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5，k-Means，SVM，Apriori，EM，PageRank，AdaBoost，kNN，Naive Bayes和CART。其实不仅仅...
分类：
编程语言 时间：
2014-11-26 10:57:41
阅读次数：
295
下载本文PDF格式（Academia.edu）本文给出了机器学习中AdaBoost算法的一个简单初等证明，需要使用的数学工具为微积分-1.Adaboost is a powerful algorithm for predicting models. However, a major disadvan...
分类：
编程语言 时间：
2014-11-26 06:38:25
阅读次数：
200
对人脸检测的研究最初可以追溯到 20 世纪 70 年代，早期的研究主要致力于模板匹配、子空间方法，变形模板匹配等。近期人脸检测的研究主要集中在基于数据驱动的学习方法，如统计模型方法，神经网络学习方法，统计知识理论和支持向量机方法，基于马尔可夫随机域的方法，以及基于肤色的人脸检测。目前在实际中应用的人...
分类：
编程语言 时间：
2014-11-21 16:07:04
阅读次数：
220
组合方法(ensemble method) 与adaboost提升方法 现在业界使用非常广泛的算法，很好算法思想解决问题。...
分类：
其他好文 时间：
2014-11-20 23:44:21
阅读次数：
212
国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, N...
分类：
编程语言 时间：
2014-11-08 14:58:18
阅读次数：
236
AdaBoost算法（AdaptiveBoost）的核心思想是：如果一个弱分类器的分类效果不好，那么就构建多个弱分类器，综合考虑它们的分类结果和权重来决定最终的分类结果。很多人认为AdaBoost是监督学习中最强大的两种算法之一（另一个是支持向量机SVM）。AdaBoost的训练过程如下：为每个..
分类：
编程语言 时间：
2014-11-06 15:09:33
阅读次数：
225
