AdaBoost笔记之代码

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AdaBoost笔记之代码

最近要做二分类问题,先Mark一下知识点和代码,参考:Opencv2.4.9源码分析——Boosting 以下内容全部转自此文一原理二 opencv源码 1.先看构建Boosting的参数: CvBoostParams::CvBoostParams() { boost_type = CvBoost::REAL; weak_count = ; weight_trim_rate = 0.95; cv_folds = ; max_depth = ; } CvBoostParams::CvBo…

机器学习之AdaBoost原理与代码实现

AdaBoost原理与代码实现本文系作者原创,转载请注明出处: https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/9642899.html 基本思路 Adaboost体现的是“三个臭皮匠,胜过一个诸葛亮”,它是一种迭代算法,其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器), 然后把这些弱分类器集合起来,构成一个更强的最终分类器(强分类器).训练过程如下(参考Andy的机器学习--浅析Adaboost算法,他说得非常形象,贴切.) 简单的…

Adaboost算法及其代码实现

. . Adaboost算法及其代码实现算法概述 AdaBoost(adaptive boosting),即自适应提升算法. Boosting 是一类算法的总称,这类算法的特点是通过训练若干弱分类器,然后将弱分类器组合成强分类器进行分类. 为什么要这样做呢?因为弱分类器训练起来很容易,将弱分类器集成起来,往往可以得到很好的效果. 俗话说,"三个臭皮匠,顶个诸葛亮",就是这个道理. 这类 boosting 算法的特点是各个弱分类器之间是串行训练的,当前弱分类器的训练依赖于上一轮弱分类器…

机器学习实战笔记--AdaBoost（实例代码）

#coding=utf-8 from numpy import * def loadSimpleData(): dataMat = matrix([[1. , 2.1], [2. , 1.1], [1.3 , 1.], [1. , 1.], [2. , 1.]]) classLabels = [1.0,1.0,-1.0,-1.0,1.0] return dataMat, classLabels #训练出单个弱分类器,输出预测值 def stumpClassify(dataMatrix,dimen…

[学习笔记] SSD代码笔记 + EifficientNet backbone 练习

SSD代码笔记 + EifficientNet backbone 练习 ssd代码完全ok了,然后用最近性能和速度都非常牛的Eifficient Net做backbone设计了自己的TinySSD网络,没有去调参,所以网络并没有很好的收敛,之后我会调一调,实际去应用. torch.clamp torch.clamp(input, min, max, out=None) → Tensor 就是clip的功能 eg: >>> a = torch.randn(4) >>> a…

AdaBoost笔记之通俗易懂原理介绍

转自:https://blog.csdn.net/px_528/article/details/72963977 写在前面说到Adaboost,公式与代码网上到处都有,<统计学习方法>里面有详细的公式原理,Github上面有很多实例,那么为什么还要写这篇文章呢?希望从一种更容易理解的角度,来为大家呈现Adaboost算法的很多关键的细节. 本文中暂时没有讨论其数学公式,一些基本公式可以参考<统计学习方法>. 基本原理 Adaboost算法基本原理就是将多个弱分类器(弱分类器一般选…

AdaBoost笔记之原理

转自:https://www.cnblogs.com/ScorpioLu/p/8295990.html 一.Boosting提升算法 AdaBoost是典型的Boosting算法,属于Boosting家族的一员.在说AdaBoost之前,先说说Boosting提升算法.Boosting算法是将“弱学习算法“提升为“强学习算法”的过程,主要思想是“三个臭皮匠顶个诸葛亮”.一般来说,找到弱学习算法要相对容易一些,然后通过反复学习得到一系列弱分类器,组合这些弱分类器得到一个强分类器. Boosting…