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AdaBoost算法。
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
人脸识别系统的主要要求是期望高质量的人脸图像，而质量好的图像则在期望条件下被采集。图像质量对于提取图像特征很重要，因此，即使是最好的识别算法也会受图像质量下降的影响；
2022-06-01 14:12
基于Adaboost算法的驾驶员眨眼识别 眨眼是一种睁闭眼睛的生理活动，眨眼的速度会受疲劳程度、情感压力、行为种类、睡觉数量、眼睛受伤程度、疾
2009-11-09 17:17
adaboost运行过程。算法是利用指数函数降低误差，运行过程通过迭代进行。其中函数的算法怎么来的，你不用知道！当然你也可以尝试使用其它的函数代替指数函数，看看效果如何。误差的上界限由Zm约束，然而Zm又是由Gm(xi)约束，所以选择适当的Gm(xi)可以加快误差的减小。
2018-07-21 10:18
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
Boosting是一种用来提高弱分类器准确度的算法，是将“弱学习算法“提升为“强学习算法”的过程，主要思想是“三个臭皮匠顶个诸葛亮”。一般来...
2020-12-10 21:25
本文系统的实现主要用到了两类逻辑资源来优化系统性能：DSP48E Slice：25x18位二进制补码乘法器能产生48位全精度结果。此功能单元还能够实现诸多DSP模块如乘累加器、桶形移位器、宽总线多路复用器等。
2020-09-03 12:45
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AdaBoost只不过是过拟合。
2018-11-08 09:21
集成学习Boosting一族将多个弱学习器(或称基学习器)提升为强学习器，像AdaBoost, GBDT等都属于“加性模型”(Additive Model)，即基学习器的线性组合。
2023-07-28 15:00
