adaboost

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adaboost 업데이트 가중치 베타 값

비올라 - 죤스 얼굴 탐지는 강력한 분류 기준을 학습하기 위해 adaboost 방법을 사용했습니다. 나는 베타 PARAM 업데이트 정책으로 혼란 스러워요 : 왜이 같은 베타 값을 선택? 변수 beta을 설정하는 목적은 가중치의 가중치를 높이는 것입니다. 너무 많은 세부 사항에 베타 값을 설명하지 않았다

face-detection adaboost viola-jones 2014-10-23

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Accord.net 3.8 AdaBoost 학습자 대표

Accord.net 3.8 버전이 출시되었으며, AdaBoost 클래스가 깨끗한 결정 및 학습 방법을 제공했기 때문에 매우 기쁩니다. 새로운 AdaBoost 클래스에 대한 예제를 제공하거나 데이터 유형 ISupervisedLearning에 대한 추가 정보를 제공하십시오. 이와 같은 샘플을 작성했지만 그 유형 또는 작동 원리를 명확하게 이해할 수 없습니까?

c# machine-learning accord.net adaboost 2017-10-31

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AdaBoost를 기능 선택에 어떻게 사용합니까?

큰 숫자 (~ 100k)에서 좋은 세트 기능을 선택하려면 AdaBoost를 사용하고 싶습니다. AdaBoost는 기능 세트를 반복하고 그들이 얼마나 잘 preform하는지에 따라 기능을 추가하여 작동합니다. 기존 피처 세트로 잘못 분류 된 샘플에서 잘 수행되는 피처를 선택합니다. 임 현재 열린 CV의 CvBoost에서 사용 중입니다. example work

c++ opencv machine-learning feature-selection adaboost 2014-09-21

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HoG 알고리즘과 AdaBoost 알고리즘을 결합하여 추적 할 수 있습니까?

HoG와 AdaBoost라는 두 가지 추적 알고리즘을 결합 할 수 있습니까? 또는 결합 할 수있는 비디오 추적 알고리즘이 있습니까? 나는이 두 가지를 결합하여 알고리즘을 개발하려고합니다. 가능한가? 또한 OpenCV를 사용하여 구현하려고합니다.

opencv computer-vision video-capture video-processing adaboost 2014-11-11

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분류를 위해 여러 특징 벡터를 효과적으로 결합하는 방법

4 개의 numpy 배열 (특징)이 있습니다. numpy 배열의 크기는 다음과 같습니다. a1=(360,100) a2=(360,100) a3=(360,100) a4=(360,13) 나는 360 개의 파일 (4 개의 클래스와 각 파일은 90)을 가지고 있습니다. 그리고이 wav 파일에서 4 가지 다른 기능 (a1, .. a4)을 얻었습니다. 나는 s

python classification svm xgboost adaboost 2017-09-22

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AdaBoost를 사용하여 Keras 기반 신경망을 향상시키는 방법은 무엇입니까?

나는 이진 분류 문제에 대한 다음과 같은 신경망에 맞게 가정 : model = Sequential() model.add(Dense(21, input_dim=19, init='uniform', activation='relu')) model.add(Dense(80, init='uniform', activation='relu')) model.add(Dens

python neural-network keras adaboost boosting 2016-08-21

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AdaBoostRegressor (sklearn)에서 다른 데이터 세트를 예측 입력으로 사용할 수 있습니까?

나는 기계 학습의 초보자이며 지금 sklearn을하고있다. 공식 사이트에서 AdaBoostRegressor의 예제를 here에 복사하고 다음을 추가했습니다. 학습 데이터 집합 X는 0에서 6 원거리됨에 따라 X_pred = np.linspace (6, 12, 100)[:, np.newaxis] y_pred = regr_2.predict(X_1) , 나

python machine-learning scikit-learn decision-tree adaboost 2017-09-23

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R에서 SVM 또는 kNN과 같은 일부 분류 알고리즘을 사용하려면 데이터베이스에서 항목 수를 어떻게 줄일 수 있습니까?

이 데이터베이스는 Emotiv Epoc을 자원 봉사자로 사용하므로 남녀간에 차이가 있는지 분석하기 위해 분류 알고리즘을 실행해야합니다. 문제는 여기에 : kNN, SVM, penalyzedSVM, 의사 결정 트리, Naive Bayes, adaboost 등과 같은 알고리즘을 사용해야하지만 데이터베이스에서이를 실행해야합니다. 필요 항목이 적습니다. 데이터베이

r svm adaboost 2016-12-06

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랜덤 포레스트는 AdaBoost의 특별한 경우입니까?

AdaBoost 알고리즘에서 Decision Tree를 Base estimator로 사용하면 어떤 차이가 있습니까?

machine-learning random-forest adaboost 2017-10-04

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R에서 앙상블 방법으로 ada boosting을 사용하는 방법?

나는 앙상블 방법을 배우려고하고 있으며, 무작위 포리스트와 같은 일반적인 기계 학습 방법 위에 ada-boosting을 구축 할 수 있다는 것을 알게되었습니다. 이 방법은 더 정확한 분류 모델을 구축하기 위해 훈련 세트에서 잘못 분류 된 데이터를 사용할 수 있습니다. 그러나 온라인으로 검색했지만 구현에 대한 답변을 찾을 수 없습니다. 오류를 최소화하기 위해

r machine-learning classification adaboost ensemble-learning 2017-10-17

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