5.1 案例背景 5.1.1 BP_Adaboost模型 Adaboost算法的思想是合并多个“弱”分类器的输出以产生有效分类.其主要步骤为:首先给出弱学习算法和样本空间($X$,$Y$),从样本空间中找出$m$组训练数据,每组训练数据的权重都是$\frac{1}{m}$.然后用弱学习算法迭代运算$T$次,每次运算后都按照分类结果更新训练数据权重分布,对于分类失败的训练个体赋予较大权重,下次迭代运算时更加关注这些训练个体.弱分类器通过反复迭代得到一个分类函数序列${f_1},{f_2},...,…

boost.cpp文件下: bool CvCascadeBoost::train( const CvFeatureEvaluator* _featureEvaluator, int _numSamples, int _precalcValBufSize, int _precalcIdxBufSize, const CvCascadeBoostParams& _params ) 函数是boost方法的入口函数. // 部分代码,设置参数 set_params( _params ); // 如果是l…

教程内容:<MATLAB神经网络原理与实例精解>随书附带源程序.rar9.随机神经网络.rar8.反馈神经网络.rar7.自组织竞争神经网络.rar6.径向基函数网络.rar5.BP神经网络.rar4.线性神经网络.rar3.单层感知器.rar2.MATLAB函数与神经网络工具箱.rar11.神经网络应用实例.rar10.用GUI设计神经网络.rar1.神经网络概述与MATLAB快速入门.rar下载地址:http://www.fu83.cn/thread-323-1-1.html…

<精通Matlab神经网络>书中示例10-16,在创建BP网络时,原来的写法是: net = newff(minmax(alphabet),[S1 S2],{'logsig' 'logsig'},'traingdx'); 因为运行过程中有提示,自然想改成新写法(参考之前的随笔<MATLAB神经网络函数NEWFF()新旧用法差异>): net = newff(alphabet, targets, S1, {'logsig', 'logsig'}, 'traingdx'); net.d…

一.强分类器训练过程 算法原理如下(参考自VIOLA P, JONES M. Robust real time object detection[A] . 8th IEEE International Conference on Computer Vision[C] . Vancouver , 2001.) 给定样本 (x1; y1) , . . . , (xn; yn) ; 其中yi = 0表示负样本,yi =1表示正样本: 初始化权重:负样本权重W0i= 1/2m, 正样本权重W1i = 1…

原文:http://blog.csdn.net/suipingsp/article/details/41645779 支持向量机基本上是最好的有监督学习算法,因其英文名为support vector machine,简称SVM.通俗来讲,它是一种二类分类模型,其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器,其学习策略便是间隔最大化,最终可转化为一个凸二次规划问题的求解. (一)理解SVM基本原理 1,SVM的本质--分类 给定一些数据点,它们分别属于两个不同的类,现在要找到一个线性分类器把这些…

原文:[原创]Matlab与.NET基于类型安全的接口混合编程入门 如果这些文章对你有用,有帮助,期待更多开源组件介绍,请不要吝啬手中的鼠标. [原创分享]Matlab.NET混编调用Figure窗体 http://www.cnblogs.com/asxinyu/archive/2013/04/14/3020813.html   [原创]开源.NET下的XML数据库介绍及入门  http://www.cnblogs.com/asxinyu/archive/2013/03/25/2980086.h…

1. <MATLAB神经网络原理与实例精解> 2. B站:https://search.bilibili.com/all?keyword=matlab&from_source=nav_search 3. 博客:https://www.cnblogs.com/2008nmj/p/7533064.html…

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/11138.html 一.准备工作 需要准备什么环境 需要安装有Visual Studio并且配置了OpenCV.能够使用OpenCV的core模块. 使用者需要有基本的C++编程基础. 本例子实现什么功能 本例实现了简单的深度神经网络,基于OpenCV的矩阵类Mat.程序实现了BP算法,支持创建和训练多层神经网络,支持loss可视化.支持模型的保存和加载. 二.示例代码 新建和初始化一个神经网络的过程非常简单,像下面这样…

概述: 1 人工神经网络介绍 2 人工神经元 3 MATLAB神经网络工具箱 4 感知器神经网络 5 感知器神经网络 5.1 设计实例分析 clear all; close all; P=[ ; ]; T=[ ]; %建立神经网络 net=newp(minmax(P),,'hardlim','learnp'); %对神经网络进行训练,net是建立网络,P是输入向量,T是目标向量 net=train(net,P,T); %对网络进行仿真 Y=sim(net,P); %绘制建模点 plotpv(P,…