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文章/答案/技术大牛

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Adaboost与高斯朴素Bayes

我是Adaboost的新手，但我一直在阅读它，这似乎是我一直在研究的一个问题的完美解决方案。为什么会这样呢？我发现Adaboost的表现会低于其基本估计值，这是非常不寻常的。另外，任何让Adaboost工作得更好的建议都会很感激。我用过许多不同的估计量，结果也很差。

浏览 4提问于2016-12-02得票数 1

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结合使用LBP和Adaboost

我将使用LBP作为弱分类器，使用Adaboost将它们提升为一个强分类器。我有阳性和阴性样本。它们的大小是18x18像素。我将每张图片划分为9个子区域。在每个块中，我计算每个像素的LBP值。我的问题是，我如何在Adaboost中使用LBP？Adaboost期望一个弱分类器，但LBP本身不能对图像进行分类。如何修改Adaboost以从每个块中选择最重要的值？

浏览 3修改于2013-05-21得票数 2

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Adaboost特征选择

我正在尝试使用openCV库训练一个adaboost分类器，用于视觉行人检测。我遇到了这样一个概念，adaboost允许选择最相关的特征，这意味着，如果我从图像中收集50.000个特征，然后使用它们来训练分类器，在训练过程结束时，我将能够从这50.000个特征中选择出最好的2000

浏览 2提问于2013-05-02得票数 2

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返回adaboost python中使用的模型

在支持向量机上应用adaboost之后，我想知道adaboost算法中使用的模型(它们的参数)。AdaBoostClassifier(n_estimators=10, base_estimator=SVC(probability=True)) 如何查找adaboost.Thank

浏览 1修改于2014-01-16得票数 4

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Adaboost vs梯度增强

AdaBoost和梯度增强算法有什么不同，因为它们都使用了增强技术？我无法从理论的角度来找出这两种算法之间的实际区别。

浏览 0修改于2021-03-11得票数 27

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我刚开始与Adaboost一起学习决策树，并在OpenCV上试用，并有一些问题。我知道，当我使用Adaboost与决策树，我不断地拟合决策树，以重新加权版本的培训数据。当使用Adaboost训练决策树时，我可以使用引导吗？也就是说，我们选择数据集的子集，并在每个子集上训练一棵树，然后将分类器输入Adaboost。我是否对决策桩使用同样的技术？也就是说，如果我有两个有10个特性的类，在将分类器输入Adaboost之前，我会为每个特性总共创建10个决策集。

浏览 8修改于2016-08-08得票数 1

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伯努利vs Adaboost？

我真的不太明白实际分配的区别= Adaboost或bernoulli library(gbm) data$chas = factor(data$chas) bern_model = gbm(chas ~ .

浏览 0提问于2015-11-18得票数 0

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adaboost更新权重β值

Viola人脸检测采用adaboost方法训练强分类器.我对beta param更新策略感到困惑：为什么要选择这样的贝塔值？设置变量beta的目的是增加权重。不如选择：

浏览 2修改于2014-10-24得票数 4

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带神经网络的Adaboost

我为一个项目实现了Adaboost，但我不确定我是否正确地理解adaboost。这是我所做的，如果是正确的解释，请告诉我。我的弱分类器是8个不同的神经网络。现在我用adaboost。我对adaboost的解释是，它将找到一个最终的分类器，作为我上面训练过的分类器的加权平均值，它的作用是找到这些权重。请注意，通过这种解释，弱分类器在adaboost迭代过程中不会被重新训练，只会更新权重。但是更新的权重实际上在每次迭代中创建了新的分类器。, according to the weight update

浏览 3提问于2016-02-29得票数 6

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