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
），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
2018-09-23 10:02
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
在芯片测试中，分类和选择是关键的步骤，以确保芯片的质量和可靠性。根据不同的测试目标和要求，可以采用不同的分类方法和选择策略。
2023-06-30 13:50
本文开始介绍了多路选择器的分类与多路选择器的4选1原理图，其次介绍了多路选择器的典型芯片，最后介绍了多路选择器工作方式以
2018-04-27 09:13
高成本的人工标签使得弱监督学习备受关注。seed-driven 是弱监督学习中的一种常见模型。该模型要求用户提供少量的seed words，根据seed words对未标记的训练数据生成伪标签，增加
2021-01-18 16:04
本文主要阐述了力觉传感器分类及力觉传感器的选择。
2019-11-25 09:48
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
ADC分类选择及其前端配置技术 ADC作为数据采集系统中的转换器，它的应用包括了音频、工业流程控制、电源管理、便携式／电池供电
2009-11-19 10:55
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
2018-07-21 10:18
