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  • 基于多模式弱分类器的AdaBoost

    ...边界和生成式模型善于利用较少的特征排除大量负样本的优点,以Haar特征训练判别式弱分类器,以HOG特征训练生成式弱分类器,以AdaBoost算法为桥梁,采用泛化能力强的Bagging学习器集成算法得...

  • 基于Adaboost算法的驾驶员眨眼识别

    它的特点就是检测速度快，因为每一个强分类器都可以否决待检测的矩形特征，所以前面的强分类器就可以把大部分错误的特征给排除掉。下面介绍Adaboost算法对强分类器的训练。本文正样本为包含各种姿...

  • 机器学习基础算法22

    前向分布 算法 2. 负 梯度 拟合 3. 损失函数 4 .回归 5 . 二 分类、多分类 6. 正则化 7优缺点 8.sklearn参数 9.应用场景 为了对 GBDT 有 一 个更清楚 的 认...

  • 基于Adaboost算法的人脸检测与FPGA设计的开题报告

    可以根据不同的应用需求进行重新编程，因其快速、低功耗、可并行处理等特点，在人脸检测等领域中得到了广泛的应用。将Adaboost算...

  • 人脸检测技术的研究

    其次对基于肤色的人脸检测方法和基于Adaboost的人脸检测技术进行了较深入的研究,分析总结了它们各自的特点,并对比了各自的优缺点。提出了一种基于肤色分割的Adaboost人脸检测算法：即先采用YCg...

  • Adaboost提升算法从原理到实践

    无参数调整 8 缺点：对离群点敏感 9 10 bagging:自举汇聚法(bootstrap aggregating) 11 基于数据随机重抽样的分类器构建方法 12 原始数据集中重新选择S次得到S个新数据集，将磨沟算法分别作用于这个数据集, 13 最后进行投票，选择投票最多的类别作为分类类别 14 15 boosting:类似于ba

  • 机器学习常用算法优缺点对比

    Gradient Boost 和 Adaboost 算法 贝叶斯分类器 优点: 同时具备接收大数据量训练和查询时具备高速度的特点 具有支持增量式训练的能力(不借助于旧有训练数据,每一组新的训练数据都有可能引起概率...

  • （计算机应用技术专业论文）基于adaboost的限制性贝叶斯组合分类器研究

    其次，叙述了分类器集成相关技术，包括Baggi ng、Boosti ng和Stacki ng，重点分析了Boosti ng方法中AdaBoost算法的理论基础与关键步骤．进而，在阐述限制性贝叶斯分类器的相关概念和理论基础上...

  • 机器学习实战之 AdaBoost 元算法

    n') if errorRate == 0 : break return weakClassArr算法优缺点优点: 精度高缺点: 容易过拟合来源: http://www.

  • 机器学习

    泛化错误率低，易于编码，可以应用在大部分分类器上， 无参数调整 缺点：对离群点敏感适用数据类型： 数值型和标称型数据 该算法在之前文章中实现过一次，是针对《统计学习方法》的一个例题实现的，更加的贴近数学公式,详见 Python__Adaboost简单实现...

adaboost技术优缺点

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