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最新推荐文章于 2024-09-27 21:41:04 发布
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本文深入探讨了GBDT(梯度提升决策树)算法的工作原理，包括其如何通过迭代方式优化模型，以及在实际应用中如何解决复杂的数据问题。文章详细解释了GBDT的训练过程，损失函数的选择，以及如何避免过拟合。

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卫星遥感影像处理：地物分类与变化检测
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
07-22 9万+
卫星遥感影像处理：地物分类与变化检测​ ，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，卫星遥感技术通过搭载在卫星上的传感器获取地球表面的电磁波信息，为地物分类与变化检测提供了宏观、动态的观测数据。随着高分辨率遥感卫星（如高分系列、哨兵系列）的发展，遥感影像的空间分辨率、光谱分辨率和时间分辨率不断提升，为精准地物识别和动态变化监测奠定了基础。地物分类旨在将遥感影像中的像元按地表覆盖类型（如植被、水体、建筑、农田等）进行分类，而变化检测则通过对比不同时期的影像，识别地表覆盖的变化区域（如城市扩张、森林砍伐、土地退化等）
OpenCV开发笔记（五十五）：红胖子8分钟带你深入了解Haar、LBP特征以及级联分类器识别过程（图文并茂+浅显易懂+程序源码）
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长沙红胖子Qt的技术博客
05-15 3万+
若该文为原创文章，未经允许不得转载 原博主博客地址：https://blog.youkuaiyun.com/qq21497936 原博主博客导航：https://blog.youkuaiyun.com/qq21497936/article/details/102478062 本文章博客地址： 各位读者，知识无穷而人力有穷，要么改需求，要么找专业人士，要么自己研究 前言 红胖子来也！！！ 上一篇使用了Haar级联分类器进行人脸识别，本篇章就了解Haar、LBP特征以及理解分类器的识别过程。 Haar(哈尔特征） 概述   哈尔特征
adaboost训练 之 弱分类器训练原理
苏的专栏
09-27 1万+
二叉决策树介绍二叉决策树由LeoBreiman和他的同事提出.他们称之为"分类和回归树(CART)".OpenCV实现的就是"分类回归树".简单地说，二叉决策树的每个结点表示对对象做判断的一个特征属性，将对象提供的属性值与该结点提供的属性值做对比，例如，判断一辆车是否是小汽车我们选择第一个结点为车子的轮子个数这个属性，如果有4个轮子表示有可能是的小汽车，如果没有则不可能是。这个结点的左右分支分别代表
项目实训（十二）--弱分类器--决策树与集成
weixin_43910910的博客
06-11 2477
项目实训（十二） 本文记录在项目中的决策树使用 目录项目实训（十二）分类器adboost实现参考 分类器 我们有一种新思路，通过创建许多弱分类器，并通过集成的方法，得到良好的分类效果，实现最终目的。 集成方法（ensemble method）通过组合多个学习器来完成学习任务，颇有点“三个臭皮匠顶个诸葛亮”的意味。基分类器一般采用的是弱可学习（weakly learnable）分类器，通过集成方法，组合成一个强可学习（strongly learnable）分类器。所谓弱可学习，是指学习的正确率仅略优于随机猜测
弱分类器 & 强分类器(弱学习器 & 强学习器)
hxxjxw的博客
08-27 1万+
一个分类器的分类准确率在60%-80%，即：比随机预测略好，但准确率却不太高，我们可以称之为“弱分类器”，比如CART（classification and regression tree分类与回归树）。 反之，如果分类精度90%以上，则是强分类器。 西瓜书上说： 弱学习器常指泛化性能略优于随即猜测的学习器（例如在二分类问题上精度略高于50%的分类器） ...
弱分类器的进化--Bagging、Boosting、Stacking
dili8870的博客
07-06 1681
一般来说集成学习可以分为三大类： 用于减少方差的bagging 用于减少偏差的boosting 用于提升预测结果的stacking 一、Bagging（1996） 1、随机森林（1996） RF = bagging + random-combination C&RT （1）RF介绍 RF通过Bagging的方式将许多个CART组合在一起，不考...
【AdaBoost算法】弱分类器训练过程
weixin_33785108的博客
12-18 983
一、加载数据（正样本、负样本特征） def loadSimpData(): #样本特征 datMat = matrix([[ 1. , 2.1, 0.3], [ 2. , 1.1, 0.4], [ 1.3, 1. , 1.2], ...
利用AdaBoost方法构建多个弱分类器进行分类
weixin_30695195的博客
04-05 898
1.AdaBoost 思想 补充：这里的若分类器之间有比较强的依赖关系;对于若依赖关系的分类器一般使用Bagging的方法 弱分类器是指分类效果要比随机猜测效果略好的分类器，我们可以通过构建多个弱分类器来进行最终抉择（俗话说，三个臭皮匠顶个诸葛亮大概就这意思）。首先我们给每个样例初始化一个权重，构成向量D，然后再更新D，更新规则如下： 当一个样例被分类器正确分类时，我们就减小它的权重 ...
【人脸检测】Haar分类器原理2——AdaBoost级联分类器
Jason Ding的专栏
07-09 2万+
Haar分类器使用AdaBoost算法，但是把它组织为筛选式的级联分类器，每个节点是多个树构成的分类器，且每个节点的正确识别率很高。在任一级计算中，一旦获得“不在类别中”的结论，则计算终止。只有通过分类器中所有级别，才会认为物体被检测到。这样的优点是当目标出现频率较低的时候（即人脸在图像中所占比例小时），筛选式的级联分类器可以显著地降低计算量，因为大部分被检测的区域可以很早被筛选掉，迅速判断该区域没有要求被检测的物体。
AdaBoost级联分类器
weixin_30586085的博客
08-12 2035
Haar分类器使用AdaBoost算法，但是把它组织为筛选式的级联分类器，每个节点是多个树构成的分类器，且每个节点的正确识别率很高。在任一级计算中，一旦获得“不在类别中”的结论，则计算终止。只有通过分类器中所有级别，才会认为物体被检测到。这样的优点是当目标出现频率较低的时候（即人脸在图像中所占比例小时），筛选式的级联分类器可以显著地降低计算量，因为大部分被检测的区域可以很早被筛选掉，迅...
AdaBoost实战代码
11-12
Adaboost实战代码，利用决策树桩作为基弱分类器，并利用集成学习器进行病马死亡率的预测，得到了良好的预测效果。
adaboost算法(matlab)
11-02
里面都是ADABOOST算法的Matlab源代码，对于初学者是很好的东西。
adaboost训练 之 弱分类器训练的opencv源码详解 1
苏的专栏
09-28 2203
adaboost训练弱分类器的原理见上一个博客：：http://blog.youkuaiyun.com/lanxuecc/article/details/52681525 opencv中adaboost训练弱分类器的主体代码是函数cvCreateCARTClassifier，这个函数通过大致逻辑是：1、通过调用训练结点函数cvCreateMTStumpClassifier来创建根结点 2、在要求弱分类器特征
集成学习-弱分类器与AdaBoost简介 西瓜书
BITDDD小栈
05-10 9890
1.集成学习现实情景中，一个学习器的泛化性能可能有局限，而集成学习则可以通过构造多个学习器来完成学习任务，有时也被称为多分类器系统，集成学习的大致步骤是先生成一组‘个体学习器’，然后基于某种策略将学习器结合起来，个体学习器同昌由现有的算法从训练数据产生，最常用的是决策树，还有神经网络1，支持向量机等。根据集成学习中分类器的类别来看，如果集成学习器中的个体学习器都是相同的，则称为‘同质’集成，对应的.........
数据处理和分析之分类算法：Adaboost：弱分类器与基学习器
最新发布
2401_87715305的博客
09-27 1117
基学习器（Base Learner）是Adaboost算法中用来构建强分类器的组件。在Adaboost中，基学习器通常是指弱分类器，但也可以是其他类型的分类器，只要它们能够提供基本的分类能力即可。基学习器的选择对Adaboost的最终性能有重要影响。Adaboost（Adaptive Boosting）算法是一种迭代的机器学习算法，主要用于分类问题，其核心思想是通过结合多个弱分类器来构建一个强分类器。弱分类器是指那些分类效果略好于随机猜测的模型，而基学习器则是构成弱分类器的具体算法，如决策树、线性分类器等。
利用Adaboost构造多个弱分类器进行分类
qq_33793792的博客
08-04 2502
随机森林与Adaboost之间的区别 随机森林里的树为满二叉树 而Adaboost里的树为树桩(只有根节点和2个叶子节点) 在进行预测时 随机森林中的每棵树拥有同样的话语权 而adaboost中每棵树的话语权都是不一样的 随机森林哪棵树先进行预测无所谓 但adaboost有影响 如何构造第一个弱分类器(树桩) 先给每个样本一个初始的权重=1/样本总数 确定选用哪个特征:Gini系数 分别计算左右两边的纯度:1-(预测正确的比例)2-(预测错误的比例)2 然后加权平均 例如Chest Pa
adaboost 弱分类 matlab,一种AdaBoost算法中弱分类器的同步选取、加权、排序方法与流程...
weixin_30189603的博客
03-19 708
本发明涉及模式识别方法，特别是涉及一种AdaBoost算法中弱分类器的同步选取、加权、排序方法。背景技术：分类算法就是基于分类器模型为待检测样本从可选的分类中选取最佳的类别假设，它属于人工智能中机器学习范畴，已经吸引了该领域相关研究者的极大关注。人们投入了大量的时间和精力研究诸如C4.5、支持向量机、贝叶斯算法、AdaBoost算法和K-最近邻分类算法等分类算法，并将它们应用于面部识别、笔迹验证、...
强分类器与弱分类器(ZZ)
qinzx2004的专栏
08-24 1万+
 动物，包括人类在内，通常是通过判断周边的情况后做出行动，这种反应速度的迅速性和灵活性令人吃惊。大多数生物如一次判断失误，下次便会纠正失误的判断基准。信息识别技术通过借鉴生物的这种灵活的信息处理特征，在信息技术处理方面获得了巨大进步。人类通常以来采取的方法是对需识别的对象做尽可能详细的调查，然后把调查得来的数据与预先获得的数据进行统计、分析，然后得出结论。另外，人们也可以根据持有的经验获得有效
几种不同的分类器
leek1727
05-29 5178
1、SVM对噪声（如来自其他分布的噪声样本）鲁棒 SVM本身对噪声具有一定的鲁棒性，但是实验证明，是当噪声率低于一定水平的噪声对SVM没有太大的影响，但是随着噪声率的不断增加，分类器的识别率会降低 2、在AdaBoost算法中所有被分错的样本的权重更新比例相同 AdaBoost算法中不同的训练集是通过每个样本对应的权重来实现的。开始时，每个样本对应的权重是相同的，即其中N为样本个数，在此样本
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