我们要探讨的Haar分类器实际上是Boosting算法(提升算法)的一个应用，Haar分类器用到了Boosting算法中的AdaBoost算法，只是把AdaBoost算法训练出的强分类器进行了级联，并且在底层的特征提取中采用了高效率的矩形特征和积分图方法，这里涉及到的几个名词接下来会具体讨论。 在2 ...
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2016-09-07 10:32:37
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# -*- coding: utf-8 -*- # --------------------------------------------------------------------------- # AdaBoost.py # Created on: 2014-06-12 09:49:56.... ...
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2016-08-18 12:28:26
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图片数据：卷积还是王道，有几个比较通用性的框架被人拿来改来改去 非图片特征数据：用分类： boost系列算法：牛逼的框架实现 xgboost AdaBoost算法针对不同的训练集训练同一个基本分类器（弱分类器），然后把这些在不同训练集上得到的分类器集合起来，构成一个更强的最终的分类器（强分类器）。理 ...
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2016-08-02 13:08:55
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MACD是一个指标，具体用法是MACD>0看涨，反之看跌，果真是这样的吗？由于所有的技术指标都基于对历史数据的统计，指标的滞后性也就难免，有时候MACD明明大于0，股价仍然跌，有时候macd小于0，股价仍然涨。 本文基于Adaboost算法提出了一种基于macd的线性阀值分类器作为若分类器，通过在限定的解空间内寻找使得错误率最小的阀值和偏置，这样做避免了训练若分类器的复杂性，经验证，这种方法有效。...
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2016-07-16 23:42:11
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概念AdaBoost是一种级联算法模型，即把几个弱分类器级联到一起去处理同一个分类问题。也就是“三个臭皮匠顶一个诸葛亮”的道理。例如一个专家作出的判定往往没有几个专家一起作出的判定更准确。一种情况：如果每个专家都仅有一票的权利，采用投票机制的方法属于...
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2016-06-21 06:44:21
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基本概念Adaboost算法，将多个弱分类器，组合成强分类器。
AdaBoost，是英文”Adaptive Boosting“（自适应增强）的缩写，由Yoav Freund和Robert Schapire在1995年提出。
它的自适应在于：前一个弱分类器分错的样本的权值（样本对应的权值）会得到加强，权值更新后的样本再次被用来训练下一个新的弱分类器。在每轮训练中，用总体（样本总体）训练新的弱分类器...
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2016-06-03 19:15:28
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在这篇文章中，我会详细地介绍Bagging、随机森林和AdaBoost算法的实现，并比较它们之间的优缺点，并用scikit-learn分别实现了这3种算法来拟合Wine数据集。全篇文章伴随着实例，由浅入深，看过这篇文章以后，相信大家一定对ensemble的这些方法有了很清晰地了解。...
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2016-05-27 12:52:54
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转自http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/40718799 Adaboost 算法的原理与推导 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 ...
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2016-05-18 16:04:15
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Adaboost算法结合Haar-like特征 一、Haar-like特征 目前通常使用的Haar-like特征主要包括Paul Viola和Michal Jones在人脸检测中使用的由Papageorgiou C首先提出的原始矩形特征和Rainer Lienhart 和 Jochen Maydt提 ...
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2016-05-17 11:12:07
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《机器学习实战》系列博客是博主阅读《机器学习实战》这本书的笔记也包含一些其他python实现的机器学习算法
github 源码同步：https://github.com/Thinkgamer/Machine-Learning-With-Py...
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2016-05-12 12:07:13
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