Boost 安装

最新推荐文章于 2024-09-13 07:41:41 发布
最新推荐文章于 2024-09-13 07:41:41 发布
阅读量2k 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： C++ 文章标签： .net path tools c++ 算法 c
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/goldcattle/article/details/131336
本文介绍了Boost库的安装和试用过程。作者起初误将其认作算法，后了解到是C++库并进行试用。详细说明了安装步骤，包括从官网下载、生成jam、设置环境变量、编译库，最后可写简单程序测试。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

安装boost比以前简单多了。第一次听说boost以为是adaboost一种算法。后来才知道是一个C++libray，一直只是耳闻。没有使用过。所以试用之。
step1.从www.boost.org下载boost库
step2 在 tools/build/jam_src目录下 运行build.bat来生成jam
step3 设置环境变量
PATH= C:/Program Files/Microsoft Visual Studio .NET 2003/Vc7/boost/tools/build/jam_src/bin.ntx86;%PATH%
PATH = C:/Program Files/Microsoft Visual Studio .NET 2003/Vc7/boost;C:/Program Files/Microsoft Visual Studio .NET 2003/Vc7/boost/tools/build/jam_src/bin.ntx86;%PATH%
SET MSVC_ROOT="C:/Program Files/Microsoft Visual Studio .NET 2003/Vc7"
SET VC7_ROOT="C:/Program Files/Microsoft Visual Studio .NET 2003/Vc7"
SET VISUALC="C:/Program Files/Microsoft Visual Studio .NET 2003/Vc7"
SET JAM_TOOLSET=VISUALC
step 4 编译boost库
切换到含有boost-build.jam的目录下运行jam就可以了。
写一个简单的程序就可以试试 boost怎么样了。

AdaBoost模型与案例实现（Python）
与其临渊羡鱼,不如退而结网
04-05 231
本文将介绍如何用Python实现一个基于AdaBoost的分类模型，并使用UCI数据集测试模型的性能。通过本文，我们学习了如何使用Python实现AdaBoost模型，并对UCI数据集进行了测试。首先，需要安装sklearn库和pandas库，用于加载数据并进行模型的训练和测试。接下来，需要对数据进行预处理，将标签转化为数字类型，同时将数据集分为训练集和测试集。然后，使用sklearn中的AdaBoost分类器进行模型训练和预测。最终，可以得到模型在测试集上的准确率。
boost安装
无机器不学习-加大码先森的分享
09-12 749
boost安装boost安装 windows下安装 Step1 下载 Step2 编译源代码 Step3 VS中使用boostwindows下安装Step1 下载点击官网下载最新版的BOOST源码Step2 编译源代码 先把源代码放在D盘,eg： D:\boost_1_59_0 在源代码中找到批处理bootstrap.bat，运行之后,源代码中新增了1个文件bjam.exe Step3 VS中使用b
数据分析实战之AdaBoost（对房价进行预测）
hahaha66888的博客
03-07 3087
本文数据源来自于sklearn中自带的波士顿房价数据集。 1、加载数据 from sklearn.datasets import load_boston data = load_boston() 2、将数据分割成训练集和测试集 from sklearn.model_selection import train_test_split #准备训练集和测试集 train_x,test_x,...
boost库的安装
deeplan_1994的博客
11-08 675
https://blog.csdn.net/xuehuafeiwu123/article/details/78611203 按照以上教程来，之前电脑里安装ros时安装了boost.1.58,现在需要安装boost1.68的库，在安装时选择库的路径时需要加 --prefix /usr/local/boost选项，这个选项在zsh终端里报错，识别不了了这个选项，通过./bootstrap.sh --...
MachineLearning 14. 机器学习之集成分类器(AdaBoost)
weixin_41368414的博客
11-03 464
这期介绍一下NB的最佳集成分类方法之一 AdaBoost，并实现在具体数据集上的应用，尤其是临床数据。简 介Adaboost是Adaptive Boosting的缩写，使用一组简单的弱分类器，通过强调被弱分类器错误分类的样本来实现改进的分类器。AdaBoost是一种集成模型，使用的是boosting框架思想。首先，让我们回顾一下原始的增强算法过程:与原始的增强过程相反，AdaBoost使用完整的...
集成学习之AdaBoost
code_of_yang的博客
07-23 700
什么是集成学习？集成学习(Ensemble learning)是利用多个学习器来实现学习任务的一种机器学习模型。
boost安装下载-boost.rar
04-01
在“boost安装下载-boost.rar”这个压缩包中，我们可以看到一个名为“bbb”的文件。通常，这可能是一个包含完整的Boost库源代码或者预编译库的文件。为了利用Boost库，你需要按照以下步骤进行操作： 1. **下载与...
R语言catboost离线安装源码
09-08
**R语言catboost离线安装源码详解** CatBoost是一款由Yandex开发的高效、开源的机器学习库，尤其在处理分类和回归问题时表现出色。它提供了多种接口，包括Python、R和Java，便于不同编程背景的用户使用。本文将详细...
VS+Qt+Mysql+addin+boost安装指南
05-30
### VS+Qt+Mysql+addin+boost安装指南 #### 环境搭建概述 本文主要介绍了如何在Windows 7 32位操作系统下搭建基于VS2013的开发环境，具体包括Boost 1_61_0、Qt 5.2以及MySQL的安装配置流程。对于初学者来说，按照...
C++ boost库的安装过程详解
12-17
Windows安装boost库 下载链接：https://www.boost.org/ 学习链接：https://theboostcpplibraries.com/ 1，下载解压，我的目录“C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2017” 2，以管理员身份运行“适用...
机器学习实战之AdaBoost算法
01-27
前面几章的介绍了几种分类算法，当然各有优缺。如果将这些不同的分类器组合起来，就构成了我们今天要介绍的集成方法或者说元算法。集成方法有多种形式：可以使多种算法的集成，也可以是一种算法在不同设置下的集成，还可以将数据集的不同部分分配不同的分类器，再将这些分类器进行集成。adaBoost分类器就是一种元算法分类器，adaBoost分类器利用同一种基分类器（弱分类器），基于分类器的错误率分配不同的权重参数，最后累加加权的预测结果作为输出。在介绍adaBoost之前，我们首先大致介绍一种基于数据随机重抽样的分类器构建方法，即bagging（bootstrap
R语言书籍学习02 《R语言数据分析、挖掘建模与可视化》-第十四章 GBDT模型
深竹清风的博客
01-26 1554
GBDT（Gradient Boosting Decision Tree），梯度提升树。属于一种有监督的集成学习方法，用于分类问题的识别和预测。 提升树算法 adaboost算法使用fastAdaboost包中的adaboost函数。 GBDT算法 使用gbm包中的gbm函数和gbm.fit函数。 非平衡数据的处理 借助DMwR包，调用SMOTE函数。 XGBoost算法 使用xgboost包中的xgb.train函数或者xgboost函数。 ...
adaboost实验
weixin_52897112的博客
05-27 425
使用spyder运行结果
集成学习Adaboost算法及python实现及sklearn包的调用
changzoe的博客
12-28 2万+
集成方法（ensemble method）集成方法主要包括Bagging和Boosting两种方法。 bagging 基于数据重抽样的分类器构建方法 在Bagging方法中，主要通过对训练数据集进行随机采样，以重新组合成不同的数据集，新数据集和旧数据集大小相等，利用弱学习算法对不同的新数据集进行学习，得到一系列的预测结果，对这些预测结果做平均或者投票做出最终的预测。注：随机森林算法是基于Baggin
adaboost包 matlab使用,Adaboost理解笔记(matlab实现)
weixin_35457696的博客
03-18 805
目前集成学习有bagging、boosting算法，二者异同能够参考这篇博客 随机森林(RandomForest)是一种bagging的方法； Adaboost、GBDT、XGBoost 都是一种boosting方法。html本文只介绍AdaBoost的基本原理方便本身复习，并附上两年前写的matlab程序。算法基本原理参考：李航的《统计学习方法》 AdaBoost经过加大分类偏差率小的弱分类器的...
AdaBoost 项目教程
最新发布
gitblog_00770的博客
09-13 984
AdaBoost 项目教程 1. 项目目录结构及介绍 adaboost/ ├── README.md ├── requirements.txt ├── setup.py ├── adaboost/ │ ├── __init__.py │ ├── adaboost.py │ ├── utils.py │ └── config.py ├── tests/ │ ├── __init_...
Python 和 R 数据分析/挖掘工具互查
weixin_33827731的博客
05-01 177
写在前面 在此总结一些在数据分析/挖掘中可能用到的功能，方便大家索引或者从一种语言迁移到另一种。当然，这篇博客还会随时更新（不会另起一篇，为了方便大家索引），请大家如果有需要收藏到书签中。 如果大家还知道哪些常用的命令，也可以在评论中回复我。我可以添加进来，方便更多地人更方便的检索。也希望大家可以转载。 如果大家已经熟悉python和R的...
简单易学的机器学习算法——AdaBoost
热门推荐
null的专栏
06-16 3万+
一、集成方法(Ensemble Method)
Adaboost介绍与使用（实战）
shanshuyue的博客
11-12 3247
boosting AdaBoost是英文“Adaptive Boosting”（自适应增强）的缩写，它的自适应在于：前一个基本分类器被错误分类的样本的权值会增大，而正确分类的样本的权值会减小，并再次用来训练下一个基本分类器。同时，在每一轮迭代中，加入一个新的弱分类器，直到达到某个预定的足够小的错误率或达到预先指定的最大迭代次数才确定最终的强分类器。 例子 步骤 Adaboost训练过程1（二分类情况） Adaboost判断过程 Adaboost算法流程2 import numpy as np i
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值