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AdaBoost 详解
其中boosting中最有名的是AdaBoost算法。AdaBoost是英文"Adaptive Boosting"（自适应增强）的缩写，它的自适应在于：前一个基本分类器被错误分类的样本的权值会增大，而正确分类的样本的权值会减小，并再次用来训练下一个基本分类器。同时，在每一轮迭代中，加入一个新的弱分类器，直到达到某个预定的足够小的错误率或达到预先指定的最大迭代次数才确定最终的强分类器。AdaBoost 推导设存在数据集 T = ...
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adaboost简介
Adaboost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)。其算法本身是通过改变数据分布来实现的...
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Adaboost
1.准备好大量的正例（包含检测物体，也就是手）和反例（不包含检测物体）的图片。
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【机器学习】AdaBoost算法详解
三、AdaBoost应用实例关于AdaBoost的应用，最为经典就是用于人脸识别的那两篇文章，现在也已经包含在opencv里面了，人脸识别的分类器文件opencv也带了。
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提升方法学习(AdaBoost、GBDT与XGBoost)
二、AdaBoost算法 1.Adaboost算法分析 2.AdaBoost算法的另一种解释： 3.加法模型(additive model) 4.前向分布算法(forward stagewise algorithm) 三、提升树算法 1.提升树...
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浅谈 Adaboost 算法
发现adaboost 挺有趣，就把自己的一些思考写下来。主要参考了 http://stblog.baidu-tech.com/?p=19 ，其实说抄也不为过，但是我添加了一些我认为有意思的东西，所以我还是把它贴出来了，呵呵。...
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一文让你彻底理解 AdaBoost 自适应提升算法 | AdaBoost 的关键要点、基本原理、优缺点和实际应用
AdaBoost，即自适应提升（Adaptive Boosting）算法的缩写，是一种基于 Boosting 策略的集成学习方法，旨在 降低偏差。AdaBoost 的“自适应”二字意味着它能够在每一轮迭代后调整对训练...
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AdaBoost算法详解
AdaBoost（Adaptive Boosting，自适应提升）算法是由来自AT&T实验室的Freund和Schapire于1995年首次提出，该算法解决了早期Boosting算法的一些实际执行难题，而且该算法可以作为一种从一系列弱...
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【机器学习】Adaboost
AdaBoost（adapt boost），自适应推进算法，属于Boosting方法的学习机制。是一种通过改变训练样本 权重 来学习多个弱分类器并进行 线性结合 的过程。它的自适应在于：被前一个基本分类器误分类的样本的权值会增大，而正确分类的样...
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Adaboost算法详细讲解
具体说来，整个Adaboost 迭代算法分为3步：1. 初始化训练数据的权值分布。如果有N个样本，则每一个训练样本最开始时都被赋予相同的权值：1/N。2. 训练弱分类器（带有样本权重的分类器都...
adaboost
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