有人认为 AdaBoost 是最好的监督学习的方式。 某种程度上因为它是元算法，也就是说它会是几种分类器的组合。这就好比对于一个问题能够咨询多个 "专家" 的意见了。 组合的方式有多种，可能是不同分类算法的分类器，可能是同一算法在不同设置下的集成，还可以是数据集在不同部分分配给不同分类器之后的集成等... ...
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2017-01-19 10:24:43
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通过对所有的决策树进行加总来预测新的数据（在分类时采用多数投票，在回归时采用平均）。 ...
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2017-01-17 14:15:05
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前两篇文章分别介绍了级联分类器的原理和源码解析，下面我们给出一个具体的应用实例。
下面我们以车牌识别为例，具体讲解OpenCV的级联分类器的用法。在这里我们只对蓝底白字的普通车牌进行识别判断，对...
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2017-01-14 09:31:53
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深度学习 目标检测算法 SSD 论文简介 一、论文简介： ECCV-2016 Paper：https://arxiv.org/pdf/1512.02325v5.pdf Slides：http://www.cs.unc.edu/~wliu/papers/ssd_eccv2016_slide.pdf 二 ...
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2017-01-14 07:31:38
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本系列文章为《机器学习实战》学习笔记，内容整理自书本，网络以及自己的理解，如有错误欢迎指正。 源码在Python3.5上测试均通过，代码及数据 --> https://github.com/Wellat/MLaction 1、基于数据集多重抽样的分类器 1.1 bagging 自举汇聚法（boots ...
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2016-12-30 18:25:14
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1.基本思想： 综合某些专家的判断，往往要比一个专家单独的判断要好。在”强可学习”和”弱科学习”的概念上来说就是我们通过对多个弱可学习的算法进行”组合提升或者说是强化”得到一个性能赶超强可学习算法的算法。如何地这些弱算法进行提升是关键！AdaBoost算法是其中的一个代表。 2.分类算法提升的思路： ...
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2016-12-27 23:30:32
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SSD论文阅读（Wei Liu——【ECCV2016】SSD Single Shot MultiBox Detector） 目录 作者 文章的选择原因 方法概括 方法细节 相关背景补充 实验结果 与相关文章的对比 总结 作者 文章的选择原因 性能好，single stage 方法概括 文章的方法介绍 ...
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2016-12-21 14:01:15
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国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, N ...
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编程语言 时间：
2016-12-20 21:00:13
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1.YOLO: You Only Look Once：Unified, Real-Time Object Detection YOLO是一个可以一次性预测多个Box位置和类别的卷积神经网络，能够实现端到端的目标检测和识别，其最大的优势就是速度快。事实上，目标检测的本质就是回归，因此一个实现回归功能的 ...
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2016-12-19 21:19:11
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文章链接: http://pan.baidu.com/s/1bQBJMQ 密码:4772 作者在这里提出了基于神经网络的Cascade方法，Cascade最早可追溯到Haar Feature提取时用到的Adaboost算法(参考这个博客:http://blog.csdn.net/zouxy09/ar ...
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2016-12-18 01:31:25
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