1、集成学习概述 1.1 集成学习概述 集成学习在机器学习算法中具有较高的准去率，不足之处就是模型的训练过程可能比较复杂，效率不是很高。目前接触较多的集成学习主要有2种：基于Boosting的和基于Bagging，前者的代表算法有Adaboost、GBDT、XGBOOST、后者的代表算法主要是随机森 ...
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2017-10-10 22:01:01
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转自穆晨 阅读目录 前言 一种原始的元算法 - bagging (自举汇聚法) boost (提高任意给定学习算法精确度算法) vs bagging (自举汇聚法) AdaBoost 元算法的基本原理 基于单层决策树的 AdaBoost 元算法分类器实现 小结 阅读目录 前言 一种原始的元算法 - ...
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2017-10-08 16:54:32
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在集成学习原理小结中，我们讲到了集成学习按照个体学习器之间是否存在依赖关系可以分为两类，第一个是个体学习器之间存在强依赖关系，另一类是个体学习器之间不存在强依赖关系。前者的代表算法就是是boosting系列算法。在boosting系列算法中， Adaboost是最著名的算法之一。Adaboost既可 ...
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2017-09-30 21:54:28
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前言：今天为大家带来一篇文章，发在CVPR 2017。是在LFW上做的实验，是一个二分类问题---性别识别。 原文：Efficient Gender Classification Using a Deep LDA-Pruned Net 摘要：本文也是说到了，卷积深度神经网络在目标检测，模式识别等各个... ...
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2017-09-28 21:13:13
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问题： 马疝气病判断训练数据： 299行， 22列， 其中最后一列为标签， 例：2.000000 1.00000038.500000 66.00000028.000000 3.0000003.000000 0.0000002.000000 5.0000004.000000 4.0000000.000 ...
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2017-09-27 16:18:17
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https://zhuanlan.zhihu.com/p/26938549 RCNN实际包含两个子步骤，一是对上一步的输出向量进行分类（需要根据特征训练分类器）；二是通过边界回归（bounding-box regression) 得到精确的目标区域，由于实际目标会产生多个子区域，旨在对完成分类的前景 ...
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2017-09-25 23:04:09
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众所周知，anchor_box控制了回归框的大小，我们有时候检测的是大物体或小物体时，需要调整回归框的大小的时候，得改一下anchor_box。基于rgb公开的py-faster-rcnn修改anchor_box的步骤有一下几步：1、修改py-faster-rcnn-my/lib/rpn下的三个文件 ...
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2017-09-13 21:25:48
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Adaboost为一种集成算法，是对其他算法进行组合的一种方式。 本文将通过单层决策树分类器建立一个Adaboost优化算法，即利用多个弱分类器构建一个强分类器。 弱分类器：分类器性能比随机猜测要略好，但是也不会好太多。 强分类器：分类器性能比随机猜测好很多。 下面结合代码说明Adaboost算法原 ...
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2017-09-09 22:35:44
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前不久趣直播举办了一场技术人成长交流会，邀请了《TensorFlow 技术解析与实战》作者李嘉璇来分享 以下是文字版： 谢谢智维的介绍，介绍的太棒了，我其实没有他说的那么棒，让我压力好大，尤其巧哥又讲的那么好,我目前主要是做人工智能方向的，比较熟悉的是 TensorFlow，我有写过一本书，《Ten ...
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2017-09-07 13:27:40
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1. 概念梳理： AdaBoost： 运行过程：训练数据中的每一个样本，并赋一个权重，这些权重值构成向量D，已开始这些权重值一样。 第一次训练完，得到一个弱分类器，计算该分类器的错误率，然后调整每个样本的权重值，对同一个训练数据进行第二次训练得到第二个分类器。（第一次分对的样本权重减小，分错的权重提 ...
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2017-09-05 00:23:52
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