算法特征:①. 模型级联加权(级联权重); ②. 样本特征选择; ③. 样本权重更新(关联权重)算法原理:Part Ⅰ:给定如下原始数据集:\begin{equation}D = \{(x^{(1)}, \bar{y}^{(1)}), (x^{(2)}, \bar{y}^{(2)}), \cdots, (x^{(n)}, \bar{y}^{(n)})\}, \quad\text{where }\b
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2023-10-11 15:06:02
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1前言 用一条垂直于X轴或者Y轴的直线将蓝色点和黄色点成功分离，无论这个直线是怎么选取，这个分类都不可能达到100％的准确率。当年感知机的提出为我们解决线性问题提供了解题思路，当面对异或问题的时候，感知机却无能为力。后来引入了激活函数，解决了异或问题，给感知机注入了活力。回到正题，当一条直线无法正确划分这个分类的时候，要怎么做呢？引入激活函数，可以吗？2BaggingBa
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2024-08-06 09:52:54
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# 如何在Python中实现AdaBoost
AdaBoost（Adaptive Boosting）是一种集成学习算法，能够通过组合多位弱学习器来提高模型性能。对于刚入行的小白来说，实现AdaBoost可能会感觉有点复杂，但通过分步骤执行，我们可以将这个过程拆解得简单易懂。
本文将指导你如何在Python中实现AdaBoost，并提供每一步的详细代码与注释。首先，我们会列出整个流程，然后逐步讲
下面介绍一些有用的技术，您可以在使用Boost.Python包装代码时使用这些技术。Python包是一组模块，为用户提供某种功能。 如果您不熟悉如何创建包， Python教程中提供了对它们的一个很好的介绍。但是我们使用Boost.Python包装C ++代码。 我们如何为用户提供一个漂亮的包界面？ 为了更好地解释一些概念，让我们使用一个例子。我们有一个有不同
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2024-01-16 16:25:39
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论文题目《Deep Learning for Hyperspectral Image Classification: An Overview》 论文作者：Shutao Li, Weiwei Song, Leyuan Fang，Yushi Chen, Pedram Ghamisi，Jón Atli Benediktsson论文发表年份：2019 发表期刊：IEEE Tr
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2024-01-16 13:38:45
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boosting 是一种将弱分类器转化为强分类器的方法统称，而adaboost是其中的一种，或者说AdaBoost是Boosting算法框架中的一种实现梯度提升决策树)gbdt通过多轮迭代,每轮迭代产生一个弱分类器，每个分类器在上一轮分类器的残差基础上进行训练。弱分类器一般会选择为CART TREE（也就是分类回归树）。由于上述高偏差和简单的要求 每个分类回归树的深度不会很深。最终的总分类器 是将
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2018-08-24 16:26:00
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文章目录神经元BP原理及实现测试 BP，就是后向传播(back propagation)，说明BP网络要向后传递一个什么东西，这个东西就是误差。而神经网络，就是由神经元组成的网络，所以在考虑BP之前，还不得不弄清楚神经元是什么。神经元泛泛地说，神经元，就是一个函数，而且这个函数往往比较友好，可能是一个线性函数，可以表示为其中为的诸分量，而且这个分量很可能不是一个标量，而是一个数组，甚至矩阵，即多
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2023-09-19 13:03:37
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冬天来了，春天还会远吗？ -----《西风颂》haar特征1 人脸识别方法人脸检测由来已久 ，它属于计算机视觉范畴。在早期的人脸...
原创
2021-08-30 16:29:47
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冬天来了，春天还会远吗？ -----《西风颂》haar特征1 人脸识别方法人脸检测由来已久 ，它属于计算机视觉范畴。在早期的人脸...
原创
2022-03-30 13:39:16
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问题引入大家可能都知道Adboost算法，可能在平时的小项目或者科研中用到这个算法，但是在比赛中可能用的不多，但是这个算法也算是一个比较经典的算法，主要它的思想也是比较好的。在使用过程中可能会关注模型的性能，那么Adaboost为啥不容易过拟合？问题解答在解决这个问题之前，我们需要先了解一下隐马科夫模型Adboost的定义是什么？Adaboost算法是一种提升方法，将多个弱分类器，组合成强分类器。
原创
2021-01-29 20:35:55
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OpenCV4基于adboost的OCR识别
原创
2021-07-28 11:31:35
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目录1. Bagging1.1 Bagging模型1.2 Bagging代码2. 随机森林(Random Forest )2.1 随机森林模型2.2 随机森林代码3. AdaBoost3.1 AdaBoost模型3.2 AdaBoost代码4. Stacking4.1 Stacking代码5. Votting5.1 投票规则代码更好用集成学习思想，不能用算法表示整体表
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2024-06-26 14:19:38
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原创
2022-10-10 15:50:22
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一、算法简介1、定义算法是一组完成任务的指令；有限步骤内解决数学问题的程序；为解决某项工作或某个问题，所需要有限数量的机械性或重复性指令与计算步骤。2、算法的条件（5）输入性，输出性，明确性，有限性，有效性。3、时间复杂度O(1) < O(logn) < O(n) < O(nlogn) < O(n^2) < O(n!)4、常见的大O运行时间（n一般为元素的个数）：O(
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2023-08-10 15:24:31
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1.算法定义 算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。一个
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2023-06-30 11:55:06
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今天一个Python学习的干货。几个印度小哥，在GitHub上建了一个各种Python算法的新手入门大全，现在标星已经超过2.6万。这个项目主要包括两部分内容：一是各种算法的基本原理讲解，二是各种算法的代码实现。传送门在此：https://github/TheAlgorithms/Python简单介绍下。算法的基本原理讲解部分，包括排序算法、搜索算法、插值算法、跳跃搜索算法、快速选择算
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2023-07-04 20:26:32
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A*算法python简单可视化实现A*算法详解：A*算法详解python实现:使用堆优化加快查找最小代价点 详细流程都写在注释里了使用方法：# 参数为地图高、宽、方格尺寸、起点坐标（0开始）、终点坐标（0开始）、延迟时间
demo = MiniMap(20, 30, 30, (0, 0), (29, 19), 0.05)鼠标左键单击方格添加/删除障碍物，中键重置路径（不改变障碍物），右键开始寻路。
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2023-09-03 11:53:14
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算法的五大特性：1、输入：有0个或多个输入2、输出：有0个或多个输出3、确定性：算法每一步都有一定的含义，不会出现二义性4、有穷性：算法在执行有限的步骤之后会结束，而不是无线循环执行。5、可行性：算法的每一步都是可行的 如果 a+b+c=1000，且 a^2+b^2=c^2（a,b,c 为自然数），如何求出所有a、b、c可能的组合? &nbs
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2024-05-17 01:30:40
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基本思路：(1)对所有的样本进行demean处理。(2)梯度上升法求系数。注意：和线性回归不同点。 每次求一个单位向量；初始化w不能为0向量；不能使用sklearn进行标准化了。(3)批量和随机梯度同样适用梯度上升法。(4) 第一主成分和后续主成分。先将数据进行改变，将数据在第一主分上的分量去掉。在新的数据上求第二主成分。这是循环往复过程。一、P
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2023-08-31 20:43:16
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【Python编程】贪心算法 文章目录【Python编程】贪心算法一、什么是贪心算法二、贪心算法的要素贪心选择最优子结构三、基本思路思想过程四、算法特性五、案例分享1.分糖果题目：思考：贪心规律：算法设计：2.摇摆序列题目：思考与分析：贪心规律：算法设计：代码：3.移除K个数字题目：思考与分析：贪心规律：算法设计：4.圣诞节发糖果题目5找零钱问题题目6求最大子数组之和问题：题目7.汽车加油问题题目
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2023-06-14 19:44:50
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