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搜索关键字:adaboost    ( 359个结果
OpenCV原理解读之HAAR+Adaboost
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。...
分类:其他好文   时间:2014-10-14 23:02:29    阅读次数:246
【人脸识别】初识人脸识别
如果你研究过人脸识别,或者对这方面有兴趣,那么你一定听说过Paul Viola。他可以算得上是人脸检测识别的始祖,他的一篇大作《RobustReal-time Object Detection》可以说是人脸识别领域最重要的一篇论文。本文主要就这篇论文展开,介绍Haar特征,积分图,Adaboost等内容。...
分类:其他好文   时间:2014-10-03 18:00:04    阅读次数:596
OpenCV Haar AdaBoost源码改进
这几天研究了OpenCV源码 Haar AdaBoost算法,做了一下改进 1.去掉了所有动态分配内存的操作,对潜入式系统有一定的速度提升 2.注释覆盖了大量关键代码 3.减少了代码一半的体积,并且减少了部分健壮性的代码,速度比OpenCV源码提升6% 注:使用时请注意,现仅支持单分支的Stages和单结点的Classifier训练好的结果集...
分类:其他好文   时间:2014-10-02 16:02:53    阅读次数:420
android上实现人脸识别的功能
====================问题描述==================== 如题,小弟想在android上实现一个基于人脸识别的功能,大致的实现框架是这样的:1.通过前置照相机捕捉到人的脸部特征2.将人的脸部特征通过一些算法(网上查看诸如adaboost算法,PCA算法)取得特征值,然...
分类:移动开发   时间:2014-09-30 17:08:49    阅读次数:206
数据挖掘十大经典算法
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:其他好文   时间:2014-09-27 12:26:29    阅读次数:205
Machine Learning in Action -- AdaBoost
初始的想法就是,结合不同的分类算法来给出综合的结果,会比较准确一些 称为ensemble methods or meta-algorithms,集成方法或元算法 集成方法有很多种,可以是不同算法之间的,也可以是同一个算法但不同参数设置之间的,也可以是将数据集分成多分给不同的分类器之间的 总的来说,有...
分类:其他好文   时间:2014-08-28 12:58:39    阅读次数:366
统计学习方法笔记 -- Boosting方法
AdaBoost算法 基本思想是,对于一个复杂的问题,单独用一个分类算法判断比较困难,那么我们就用一组分类器来进行综合判断,得到结果,“三个臭皮匠顶一个诸葛亮” 专业的说法, 强可学习(strongly learnable),存在一个多项式算法可以学习,并且准确率很高 弱可学习(weakly lea...
分类:其他好文   时间:2014-08-26 17:06:26    阅读次数:247
每日一个机器学习算法——adaboost
在网上找到一篇好文,直接粘贴过来,加上一些补充和自己的理解,算作此文。My education in the fundamentals of machine learning has mainly come from Andrew Ng’s excellent Coursera course on ...
分类:其他好文   时间:2014-08-24 23:41:03    阅读次数:518
2014.8.23日结
数据挖掘经典算法国际权威的学术组织ICDM,于06年12月年评选出的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, and CART.个人论文采用的是Apriori,所以针对于此...
分类:其他好文   时间:2014-08-23 22:52:21    阅读次数:273
Machine Learning—AdaBoost algorithm
Machine Learning—AdaBoost algorithm 1、基本算法思路 就是"三个臭皮匠顶个诸葛亮"。将若干个弱分类器(base learner)组合起来,变成一个强分类器。大多数boosting方法都是通过不断改变训练数据的概率(权值)分布,来迭代训练弱学习器的。所以总结而言,boosting需要回答2个问题: 1、如何改变训练数据的概率(权值)分布? 提高哪些...
分类:其他好文   时间:2014-08-22 16:20:09    阅读次数:167
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