adaboost

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결정 스 텀프

코끼리가 아프리카 코끼리인지 아시아 코끼리인지 분류하는 AdaBoost를 사용하여 Java 응용 프로그램을 구현하고 싶습니다. My Elephant 클래스에는 필드가 있습니다. int size; int weight; double sampleWeight; ElephantType type; // (which can be Asian or African).

machine-learning artificial-intelligence decision-tree classification adaboost 2012-08-24

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데이터 마이닝 기술 AdaBoost는 어떻게 작동합니까?

데이터 마이닝 기술 AdaBoost를 보았지만 작동 방식이나 예제를 통해 많은 정보를 찾을 수 없습니다. 누군가이 영역에서 약간의 빛을 비춰 줄 수 있습니까? 또한 데이터의 예측 및 탐색을 시도해보고 싶습니다. 누구에게도 예제가 있습니까?

database data-mining adaboost 2012-10-24

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Matlab Weka 인터페이스 AdaBoost 문제 : 범위를 벗어났습니다 예외

파일 교환에서 얻은 Matlab Weka 인터페이스를 사용하여 일부 교차 유효성 검사를 수행하고 있습니다. 내 루프 구조가 Weka의 Logistic 분류기에서 제대로 작동하는 것 같습니다. 나는 훈련 집합의 인스턴스의 수는보다 큰 경우에만 발생 몇 가지 테스트를 통해 확인한 ??? Java exception occurred: java.lang.ArrayI

matlab weka adaboost 2012-04-21

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오류율이 0 일 때 알파를 계산하는 방법 (Adaboost)

알파 알고리즘이 오류율 (완전 분류)을 가지고있을 때 알파의 값 (약한 분류기의 가중치)이 무엇인지 궁금해했습니다. (0.5) * Math.log(((1 - errorRate)/errorRate)) 감사합니다.

adaboost 2013-02-22

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haar 분류 자의 cascade.xml에 대한 설명

누군가가 cascade.xml의 숫자/값을 완전히 설명 할 수있는 것이 가장 좋습니다. 예에서 : 특정 단계에 사용하는 기능을 또 다른 질문은, 어떻게 프로그램이 알 수 있을까되고이 값 <internalNodes> 0 -1 99 -4.7172707127174363e-005</internalNodes> 의 의미는 무엇 <!-- stage 0

opencv classification adaboost haar-wavelet 2013-02-24

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weka AdaBoost가 결과를 향상시키지 못합니다.

제 학사 학위 논문에서 텍스트 분류 문제에 대해 MultinomialNaiveBayes 분류자를 사용하여 AdaBoostM1을 사용해야합니다. 문제는 대부분의 경우 M1이 부스트없이 MultinomialNaiveBayes보다 나쁘거나 동일하다는 것입니다. AdaBoostM1 m1 = new AdaBoostM1(); m1.setClassifier(new N

machine-learning data-mining weka bayesian adaboost 2012-05-14

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Weak Classifier

AdaBoost 알고리즘을 사용하는 응용 프로그램을 구현하려고합니다. AdaBoost가 약한 분류기 세트를 사용한다는 것을 알고 있지만,이 약한 분류기가 무엇인지는 알지 못합니다. 예를 들어 설명해 주시겠습니까? 제 자신의 약한 분류자를 만들어야하는지 아니면 어떤 종류의 알고리즘을 사용해야하는지 말씀해 주시겠습니까?

machine-learning artificial-intelligence classification adaboost 2012-08-23

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Decision Tree 및 AdaBoost 알고리즘을 통한 SVM의 이점

데이터의 이진 분류 작업을하고 있으며 의사 결정 트리 및 적응 형 부스트 알고리즘보다 지원 벡터 시스템을 사용하는 경우의 장단점을 알고 싶습니다.

machine-learning classification svm decision-tree adaboost 2012-05-16

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AdaBoost 알고리즘을 사용하여 여러 개의 약한 분류 기준을 하나의 강력한 분류 기준으로 결합하는 방법은 무엇입니까?

AdaBoost가 각각의 반복에 대해 약한 분류자를 강력한 분류 자로 결합하는 방법에 대한 질문이 있습니다. 약한 분류 알고리즘으로 C4.5 알고리즘을 사용합니다. 그리고 각 반복에 대해 서로 다른 의사 결정 트리와 알파를 생성했습니다. 어떻게 이러한 모델을 하나의 강력한 분류기로 결합 할 수 있습니까? 알고리즘에서 그들을 결합하기 위해, adaboost는

adaboost 2012-05-21

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Viola Jones AdaBoost가 시작하기 전에 메모리가 부족합니다.

얼굴 검색을위한 Viola Jones 알고리즘을 구현 중입니다. 알고리즘의 일부를 학습하는 AdaBoost의 첫 번째 부분에 문제가 있습니다.는 원래 논문은 다음 약한 분류 된 인터넷 ER 선택 알고리즘의 진행을 말한다. 각 기능에 대해 예제는 기능 값에 따라 정렬됩니다. 저는 현재 비교적 작은 양성 이미지 2000 개와 음화 이미지 1000 개로 작업하고

computer-vision face-detection adaboost viola-jones 2012-12-07

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