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  • AdaBoost算法相关理论和算法介绍

    AdaBoost算法是一种迭代算法，样本权重和学习器权重根据一定的公式进行更新，第一篇文章给出了更新公式，但是并没有解释原因，本节用前向分布算法去推导 样本权重和学习器权重 的更新公式。

  • 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...

  • adaboost 决策树

    分类算法的实现“Adaboost”与各种弱学习者。弱分类器有决策树，树桩 adaboost.zip_adaboost 决策树_决策树_分类器 matlab_集成学习 分类_集成学习matlab 浏览：5 5星·资源好评率...

  • 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AdaBoost和帧间特征的人数统计

    基于AdaBoost和帧间特征的人数统计主要由文嘉俊、徐勇、战荫伟编写，在2011年被《中国图象图形学报》收录，原文总共7页。

  • 基于Adaboost算法的实时行人检测系统

    对Adaboost算法的收敛性能、泛化能力以及权重更新方法对分类器性能的影响等进行了深入的分析。在此基础上，提出了一种新的样本权重更新方法。该方法改变了传统Adaboost算法中的权重调整过程，兼顾了某类样本错分率及全局样本错分率，从...

  • 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...

  • 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...

  • 基于快速检测和AdaBoost的车辆检测

    6. 基于改进的Adaboost算法和帧差法的车辆检测方法 [C]. Liu Yang ,刘洋 ,Wang Haihui . 第十届中国智能机器人会议 . 20137. 基于GPU加速的Adaboost车辆检测技术研究 [A]. 魏依萌 . 2018 ,第005期2. 基于改进 Adaboost 的...

  • 基于多阈值弱学习的Adaboost检测器

    近年来基于Adaboost的人脸检测算法因其快速和可接受的检测率得到了成功的应用.但采用单阈值作弱分类器显得太弱难于适应复杂的统计分布,且训练过程较慢收敛.为克服这些困难,采用分类树作弱学习器,该学习器以贪婪的的方法用误差测度...

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