adaboost

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白话机器学习算法理论+实战之K近邻算法

学习算法的过程,获得的不应该只有算法理论,还应该有乐趣和解决实际问题的能力!今天是白话机器学习算法理论+实战的第七篇 之K近邻算法,这应该是诸多机器学习算法中最容易理解或者操作的一个算法了吧,但是别看它简单,但是很实用的。在 KNN 算法中,还有一个重要的计算就是关于距离的度量。 »

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集成学习(三)—— Adaboost的理念和推导

Adaboost的理念与推导 说明 adaboost也是集成学习的一种,也是很多模型一起做决策,最终投票决定,下面会介绍一下adaboost的理念、流程以及简要推导。 理念 1.错题应该被多做 bagging中的抽样是随机的,但更boosting的策略是使那些被分错类的数据以更高的概率出现,简单来说,在平时练习的过程中应该多做错题,这样真正考试的时候才更有把握。 2.强者拥有更多的话语权 我们有很... »

AdaBoost

#-*-coding: utf8-*- import numpy as np from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.datasets import make_gaussian_quantiles X1,y1 = make... »

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如何用 OpenCV 在 Python 中实现人脸检测

步骤第一步是安装 OpenCV 和 Dlib。这样在计算上无法实现实时人脸检测。Viola 和 Jone 使用级联分类器在减少了计算时间的同时,实现了更高的检测率。在训练该模型时,变量如下:每个阶段分类器数量每个阶段的特征数量每个阶段的阈值幸运的是,在 OpenCV 中,整个模型已经经过预训练,可直接用于人脸检测。 »

AdaBoost scikit-learn相关参数

learning_rate:指定每个弱分类器的权重缩减系数v,默认为1;一般从一个比较小的值开始进行调参;该值越小表示需要更多的弱分类器。 »

Python基于OpenCV库Adaboost实现人脸识别功能详解

本文实例讲述了Python基于OpenCV库Adaboost实现人脸识别功能。分享给大家供大家参考,具体如下: 以前用Matlab写神经网络的面部眼镜识别算法,研究算法逻辑,采集大量训练数据,迭代,计算各感知器的系数。。。相当之麻烦~而现在运用调用pythonOpenCV库Adaboost算法,无需知道算法逻辑,无需进行模型训练,人脸识别变得相当之简单了。 需要用到的库是opencv(open s... »

人脸检测中AdaBoost算法详解

人脸检测中AdaBoost算法详解

人脸检测中的AdaBoost算法,供大家参考,具体内容如下 第一章:引言    2017.7.31。英国测试人脸识别技术,不需要排队购票就能刷脸进站。据BBC新闻报道,这项英国政府铁路安全标准委员会资助的新技术,由布里斯托机器人实验室(Bristol Robotics Laboratory) 负责开发。这个报道可能意味着我们将来的生活方式。虽然人脸识别技术已经研究了很... »