集成学习的Boosting算法通过结合多个弱学习器组成强学习器，AdaBoost算法是Boosting算法中的一种，本文详细的总结了
2018-12-29 16:08
本文详细总结了AdaBoost算法的相关理论，本文详细推导了AdaBoost算法的参数求解过程以及讨论了模型的过拟合问题。
2019-01-07 18:26
基于数字特征的识别算法其核心是通过对数字的形状以及结构等几何特征进行分析与统计，通过对数字特征的识别从而达到对图像中数字的识别。
2018-04-13 16:39
AdaBoost效果不错，但为何这一算法如此成功却缺乏解释，这正是一些疑惑产生的源头。有些人认为AdaBoost是一个超级算法，一枚银弹，但另一些人顾虑重重，相信
2018-11-08 09:21
构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。需要提醒的是，HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的，而如今虽然有很多行人检测算
2018-01-22 16:30
我们都知道特征检测和匹配是计算机视觉领域中的重要任务，它们在许多应用中发挥着关键作用，比如SLAM、SFM、AR、VR等许多算法都需要稳定精确的特征检测和匹配。
2023-06-19 11:27
特征选择 ( Feature Selection )也称特征子集选择( Feature Subset Selection , FSS ) ，或属性选择( Attribute Selection
2017-11-16 01:28
电子装联技术的发展随元器件封装形式的发展而发展，俗话说，一代元器件，一代组装工艺。由于SMT中采用“无引线或短引线”的元器件，故从组装工艺角度分析，SMT与THT的主要区別：
2019-11-18 09:29
从上述问题的角度出发，集成学习分为两类流派：Bagging与Boosting。Bagging（Bootstrap Aggregating）对训练数据擦用自助采样（boostrap sampling），即有放回地采样数据；每一次的采样数据集训练出一个基分类器，经过MM次采样得到MM个基分类器，然后根据最大表决（majority vote）原则组合基分类器的分类结果。
2018-09-23 10:02
研究图像特征检测已经有一段时间了，图像特征检测的方法很多，又加上各种算法的变形，所以难以在短时间内全面的了解，只是对主流的特征检测
2020-08-31 10:26
