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  • 基于LDA和AdaBoost多特征组合的情感分析

    【目的】结合基于LDA主题识别模型和Ada Boost方法以提高微博文本情感分类准确度。【方法】利用LDA提取微博文本主题分布特征,融合情感特征和句式特征,采用Ada Boost集成分类方法针对上述特征变量...

  • 机器学习经典算法之AdaBoost

    中文含义是自适应提升算法。它由 Freund 等人于 1995 年提出，是对 Boosting 算法的一种实现。 什么是 Boosting 算法呢？Boosting 算法是集成算法中的一种，同时也是一类算法的总称。这类算法通过训练多个弱分类器，将它们组合...

  • 基于BP

    3. 基于BP_Adaboost的目标跟踪算法应用研究 [J]. 刘艳丽 ,陈跃东 . 河北工程大学学报（自然科学版）4. 基于改进CHI和TF-IDF的短文本分类的研究 [J]. 代继鹏

  • 详解AdaBoost算法

    详解AdaBoost算法,小象学院代码和讲义。详解AdaBoost算法,小象学院代码和讲义。adaboost的参数设置更多下载资源、学习资料请访问CSDN文库频道.

  • 分级结构的AdaBoost入侵检测方法研究

    该方法将改进的AdaBoost算法用于入侵特征的选择及构造每一级的Ada-域值分类器,并通过级连多个分类器来共同完成检测任务.设计并实现了Linux实时入侵检测实验平台,在此平台上训练和测试分级结构的智能入侵检测器.实验结果表明,该...

  • AdaBoost

    为了克服传统BP网络的不足,将AdaBoost与神经网络结合,提出了基于AdaBoost-NN的水质评价模型.利用浊漳河水质监测数据比较AdaBoost-NN模型与传统ANN法和内梅罗综合指数法评价模型的差异,结果表明:AdaBoost-NN水质评价模...

  • AdaBoost和主动学习方法在邮件分类中的应用研究

    3.2 AdaBoost算法 3.3 基于不同基础分类器的算法建立 3.4 AdaBoost的分析 3.5 实验环境与方法介绍 3.6 实验评价 3.7 本章小结 第4章 主动学习在邮件分类中的应用 4.1 邮件分类中的主动学习方法 ...

  • 采用多类代价指数损失函数的代价敏感AdaBoost算法

    为解决由多个二类代价敏感算法扩展而成的多类算法存在时间复杂度高和不能区分错分代价的问题,提出一种采用多类代价指数损失函数的多类代价敏感AdaBoost算法(MCCSADA).为保证算法的代价敏感特性,首先设计一种满足代价敏感损失函...

  • 一种基于聚类和AdaBoost的自适应集成算法

    为同时保证基分类器的准确性和差异性,提出一种基于聚类和AdaBoost的自适应集成算法.首先利用聚类算法将训练样本分成多个类簇;然后分别在每个类簇上进行AdaBoost训练并得到一组分类器;最后按加权投票策略进行分类器的集成.每个分类...

  • 基于肤色分割与AdaBoost算法的人脸检测

    提出了一种将肤色分割与AdaBoost算法相结合的人脸检测方法。该方法利用肤色的聚类特性在YCbCr色彩空间中建立肤色高斯模型,通过形态学处理完成图像肤色区域的筛选;然后利用AdaBoost算法训练弱分类器并构成强分类器,对强分类器进行组...

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