在之前的决策树到集成学习里我们说了决策树和集成学习的基本概念（用了adaboost昨晚集成学习的例子），其后我们分别学习了决策树分类原理和adaboost原理和实现， 上两篇我们学习了cart（决策分类树），决策分类树也是决策树的一种，也是很强大的分类器，但是cart的深度太深，我们可以指定cart ...
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2016-10-24 00:03:52
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前面我们了解了决策树和adaboost的决策树墩的原理和实现，在adaboost我们看到，用简单的决策树墩的效果也很不错，但是对于更多特征的样本来说，可能需要很多数量的决策树墩 或许我们可以考虑使用更加高级的弱分类器，下面我们看下CART（Classification And Regression ...
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2016-10-19 23:54:30
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上两篇说了决策树到集成学习的大概，这节我们通过adaboost来具体了解一下集成学习的简单做法。 集成学习有bagging和boosting两种不同的思路，bagging的代表是随机森林，boosting比较基础的adaboost，高级一点有GBDT，在这里我也说下我理解的这两个做法的核心区别： 随 ...
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2016-10-18 02:33:46
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Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器(强分类器)。其算法本身是通过改变数据分布来实现的，它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确，以及上次的总体分类的准确率，来确定每个样本的权值。将修改过权值 ...
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2016-10-10 23:49:15
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0 引言 一直想写Adaboost来着，但迟迟未能动笔。其算法思想虽然简单“听取多人意见，最后综合决策”，但一般书上对其算法的流程描述实在是过于晦涩。昨日11月1日下午，邹博在我组织的机器学习班第8次课上讲决策树与Adaboost，其中，Adaboost讲得酣畅淋漓，讲完后，我知道，可以写本篇博客了 ...
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2016-09-27 19:33:08
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毫米波雷达顾名思义就是工作在毫米波波段（30-300 GHz）的雷达。目前毫米波的应用主要有以下几类： 1). 制导雷达、火控雷达，该类型雷达目前有一些选择在毫米波波段的主要原因是提高探测能力、减小雷达体积，降低重量和体积，便于集成。 2). 目标检测雷达，该类型雷达主要是通过机械/电子波束扫描，实 ...
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2016-09-24 11:49:27
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详细分析了弱分类器和强分类器的定义和原理，给出了如何从弱分类器来构造所需要的强分类器，最后从统计数据的角度来分析了为什么Haar特征可以用来分类。
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2016-09-23 13:26:01
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详细介绍了矩形特征和积分图的定义和各种计算公式，从理论和代码两个层面都去验证了原始论文中一些数据。
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2016-09-23 13:24:18
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技术揭秘：海康威视PASCAL VOC2012目标检测权威评测夺冠之道 原创 2016-09-21 钟巧勇 深度学习大讲堂 点击上方“深度学习大讲堂”可订阅哦！深度学习大讲堂是高质量原创内容平台，邀请学术界、工业界一线专家撰稿，致力于推送人工智能与深度学习最新技术、产品和活动信息！ 近年来，随着深度 ...
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2016-09-21 21:27:20
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对AdaBoost算法的历史进行了梳理，从PAC学习模型入手，到弱学习和强学习的等价性，以及各路大牛在该算法的发展史上的历史贡献。
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2016-09-20 14:02:40
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