Voting(投票法):基于多数表决规则,将多个独立学习器的预测结果进行投票,选取得票最多的类别作为最终的预测结果。 深度学习集成:深度学习集成是通过结合多个深度学习模型的预测结果来提升整体性能和泛化能力的方法。 集成算法的优势在于,它能够通过结合多个学习器的优点,克服单个学习器的局限性,并提高整体的预测准确性和...
A.从样本集中用Bootstrap采样选出n个样本, 在所有属性上对这n个样本建立分类器,重复建立m个分类器,最终投票分类B.从样本集中用Bootstrap采样选出n个样本,预建立CART,在树的每个节点上,从所有属性中随机选择k个属性,选择出一个最佳分割属性作为节点,重复建立m棵树,最终投票分类C.对于输入的一个样本实例,首先会赋...
以下关于AdaBoost算法说法正确的是( )。A.以上说法都不对B.在投票时,分类误差小的弱分类器权重较小C.在训练过程中,若某个样本点已经被准确分类,则在构造下
本文还重点分析了集成机器学习的一个重要机制:多个弱分类器集成的方法,机器学习中的弱学习到强学习,集成的关键是投票,最简单的方法是“绝对多数”的方法。在本文中着重讨论了Viola等提出的基于AdaBoost的实时人脸检测算法,该方法使用了Haar-like特征表示图像,引入了“积分图”概念,采用矩形特征,提高了特征的计算速度。