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    研究了多类别样本数据集的分类,针对传统的"一对一"或"一对多"BP-Ada-Boost算法,训练时间开销随着训练样本数以及训练样本种类的增加急剧增加,使其实际应用十分受限,尤其不适用于大规模数据分类的问题,提出了将多分类BP神经网络与使用多类分类指数损失函数的逐步叠加建模(SAMME)算法相结合以构造AdaBoost强发类的Multi-BP AdaBoost算法,实现模型信息的有效利用与融合增强.对传统"一对多"BP-AdaBoost算

  • 机器学习

    AdaBoost算法会不断地重复训练和调整权重过程，知道训练出错误率为0或者弱分类器的数目达到用户指定的值为止。三、AdaBoost训练过程代码 机器学习-AdaBoost算法姓名：pcb日期：2019.1.2""...

  • 手撕算法

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  • Haar Adaboost 视频车辆检测代码和样本

    Haar Adaboost 检测自定义目标（视频车辆检测算法代码） opencv自带了一个人脸识别用到的分类器，我们直接使用就行了。但是很多人想到要跟踪其他东西，例如说，手，杯子，篮球，汽车，那怎么办？其实很简单，只要按照一下步骤一步一...

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    一、 使用微博应用获取微博文本 二、 SVM初步分类(svm_temp.py) 三、 利用贝叶斯定理进行情感分析 四、 利用AdaBoost加强分类器 Adaboost算法实践及应用.zip 5星 · 资源好评率100% 机器学习课程设计—Adaboost算法实践，内含源码及报告(包括应用实例) 最全面的Adaboost算法介绍 4星 · 用户满意度95% Adaboost算法实践及应用.zip 5星 · 资源好评率100% 机器学习课

  • Adaboost的人脸检测源代码

    Adaboost 人脸 检测 源代码 4星 · 用户满意度95% 人脸 识别 Adaboost 源代码 ,用matlab编写实现，使用 Adaboost 算法进行 人脸 检测 完整 源代码 ，已通过测试

  • 基于Adaboost实现鸢尾花数据集分类

    一为Adaboost算法实现，代码在文件夹《算法实现》中，《提升方法笔记》为个人学习笔记。 二为基于Adaboost模型实现鸢尾花数据集分类，代码在《AdaBoost_iris》中。 注释： ·弱分类器只是简单的阈值判断的方法，由于鸢尾花数据集线性可分，故分类准确率非常高 ·为了便于理解，代码实现了基于两个特征的分类，并做了可视化

adaboost分类代码

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