问题标签 [adaboost]
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adaboost - AdaBoost 输入和输出？
我是一个非技术人员，正在尝试实现图像分类。在本文中，我遇到了 ADA Boost 算法，该算法是在视频关键帧的“特征包”步骤之后实现的。有人可以通俗地解释一下 ADA Boost 的作用，它的输入和输出是什么？有人可以指出我的代码相同吗？
machine-learning - 对Adaboost算法的基本了解
我是一名机器学习新手，试图了解 Adaboost 的工作原理。
我读过很多文章，解释了Adaboost如何利用一组弱*分类器* 来创建一个强分类器。
但是，我似乎无法理解“ Adaboost 创建了一个强分类器”的说法。
当我查看Adaboost的实现时，我意识到它并没有“实际上”创建一个强分类器，而是在测试阶段以某种方式计算出“如何使用一组弱分类器来获得更准确的结果”，这反过来又就像一个强分类器“集体”。
所以从技术上讲，没有创建单一的强分类器（但是一组弱分类器共同充当强分类器）。
如果我错了，请纠正我。如果有人可以对此发表一些评论，那就太好了。
machine-learning - 使用 Adaboost 在特征向量中选择最佳特征
我已经阅读了一些关于 Adaboost 如何工作的文档，但对此有一些疑问。
我还读到 Adaboost 还从数据中挑选出最好的特征，除了加权弱分类器并在测试阶段使用它们来有效地执行分类。
Adaboost 如何从数据中挑选最佳特征？
如果我对Adaboost的理解有误，请纠正我！
algorithm - Viola Jones / AdaBoost 的学习阶段
我在理解Viola Jones 算法的训练阶段时遇到问题。
据我所知，我用伪代码给出算法：
这是，顺便说一句，这个 SO 问题中的框架：Viola-Jones 的面部检测声称有 18 万个特征
这个算法调用了 HaarFeatureCalc 函数，我想我理解了：
到现在为止有什么错误吗？
Viola Jones 的学习阶段，基本上检测哪些特征/检测器是最具决定性的。我不明白论文中描述的 AdaBoost 是如何工作的。
问题：论文中的 AdaBoost 在伪代码中看起来如何？
image-processing - 使用 AdaBoost 算法的 Viola Jones 如何在人脸检测中发挥作用？
我已经阅读了很多关于 Viola Jones 方法的内容，但我仍然不了解矩形特征中的“弱分类器”、“强分类器”、“子窗口”，它们的定义是什么。那么“门槛”呢？我怎么知道阈值？谁能帮我？谢谢之前
matlab - Matlab Weka 接口 AdaBoost 问题：越界异常
我正在使用从文件交换中获得的 Matlab Weka 接口进行一些交叉验证。我的循环结构似乎适用于 Weka 的 Logistic 分类器。但是，当我尝试对 AdaBoostM1 执行完全相同的操作时，它会引发以下错误：
我通过一些测试确定只有当训练集中的实例数大于测试集中的实例数时才会发生这种情况。我相信你会明白为什么这对我来说是个问题，因为在大多数情况下，训练集的大小要大于测试集。
在使用 Adaboost 而不是 Logistic 时，我应该如何格式化我的输入有什么不同吗？您可以提供的有关此问题的任何信息都会非常有帮助。
我从这个页面下载了这段代码：http: //www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/21204-matlab-weka-interface
电子邮件从制作它的人的帐户中退回，并且他似乎没有回应页面上的评论 - 我希望这里的人可能已经使用了这个。
编辑：这是我用来训练和测试分类器的代码：
machine-learning - weka AdaBoost 没有改善结果
在我的学士论文中，我应该在文本分类问题上使用 AdaBoostM1 和 MultinomialNaiveBayes 分类器。问题在于，在大多数情况下，M1 在没有提升的情况下比 MultinomialNaiveBayes 更差或相等。
我使用以下代码：
所以我不明白 AdaBoost 怎么不能改善结果？不幸的是，由于大多数人似乎对 AdaBoost 非常满意，我在网上找不到其他任何相关信息。
machine-learning - SVM 相对于决策树和 AdaBoost 算法的优势
我正在研究数据的二进制分类，我想知道在决策树和自适应提升算法上使用支持向量机的优缺点。
adaboost - 如何用 AdaBoost 算法将几个弱分类器组合成一个强分类器？
我对 AdaBoost 如何将每次迭代的弱分类器组合成一个强分类器有疑问。我使用 C4.5 算法作为弱分类器算法。并且对于每次迭代，它都会产生不同的决策树和 alpha。如何将这些模型组合成一个强大的分类器。在算法中被告知要结合它们，adaboost 使用公式 alpha*hyphotesis。我怎样才能将它们与该公式结合起来？
machine-learning - 关于 adaboost 算法
我正在做一个交通流量预测，我可以预测一个地方的交通繁忙或轻微。我将每个流量分类为 1-5，1 是最轻的流量，5 是最重的流量。
我遇到了这个网站http://www.waset.org/journals/waset/v25/v25-36.pdf，AdaBoost 算法，我真的很难学习这个算法。特别S是在集合 (( xi, yi), i=(1,2,…,m)) 的部分。哪里Y={-1,+1}。什么是x和y常数L？的价值是L多少？
有人可以解释一下这个算法吗？:)