#include<functional> #include<cmath> #include<vector> usingstd::vector; usingnamespacestd; #defineFCOUNT 100//特征数 #defineCCOUNT 30//弱分类器个数 #definePCOUNT 200//正样本数 #defineNCOUNT 300//负样本数struct sample { intfeatures[FCOUNT];//特征 intpos_neg;//正0,负1 floatweight;/...
【Adaboost算法】C++转C, 分类器结构设计 阅读目录# 一、参考OpenCV的CascadeClassifier类LBPEvaluator类 二、开始设计适合自己分类器的数据结构 一、参考OpenCV的CascadeClassifier类LBPEvaluator类# 如下,筛选出存放分类器相关信息的成员变量: class CV_EXPORTS_W CascadeClassifier { public: CV_WRAP CascadeClassifier();...
AdaBoost算法的指数损失函数定义为: AdaBoost算法在每一次迭代中根据训练集之中每个样本的分类正确与否,以及上次的总体分类的准确率,来为每个样本设置一个权值,通过增加在上一个弱分类器中被误分类的样本的权值使得该样本在下一次迭代训练弱分类器时得到更多的...
AdaBoost 算法的基本步骤与 Boosting 算法一样,是 Boosting 算法的具体实现,其定义了每次循环如何更新样本权重以及最后如何将每个估计器结合起来。 AdaBoost(自适应增强)是一种迭代算法,其核心思想是针对同一个训练集训练不同的弱分类器,然后把这些弱分类...
1、AdaBoost算法简介 AdaBoost算法是Freund和Schapire根据在线分配算法提出的，他们详细分析了AdaBoost算法错误率的上界，以及为了使强分类器达到错误率，算法所需要的最多迭代次数等相关问题。与Boosting算法不同的是，adaBoost算法不需要预先知道弱学习算法学习正确率的下限即弱分类器的误差，并且最后得到的强分类器的分类...
AdaBoost 算法有以下几个关键参数: - n_estimators:弱学习器的数量,影响模型的复杂度和性能。 - learning_rate:加权系数,控制每次迭代时样本权重更新的幅度。 - max_depth:决策树的深度,限制模型复杂度,防止过拟合。 - min_samples_split:决策树分裂所需的最小样本数,防止过拟合。 - min_samples_leaf:决策树...
具体来说,Adaboost算法通过以下几个步骤完成分类过程: 1.初始化样本权重:对于给定的训练数据集,给每个样本分配一个初始的权重,初始时可以将每个样本的权重设置为相等。 2.训练弱分类器:选择一个弱分类器作为基分类器,并根据当前样本的权重进行训练。训练过程中,会根据分类结果的准确性更新样本权重。 3.更新样本权重...
基础参数是Adaboost算法中最重要的参数之一,它们直接影响到算法的性能和结果。 2.1.1 训练轮数(n_estimators) 训练轮数指的是Adaboost算法中弱分类器的数量。在每一轮训练中,Adaboost会根据样本的权重分布训练一个弱分类器,并根据分类器的准确率调整样本的权重。训练轮数越多,算法的拟合能力越强,但也容易导致过...
百度试题 结果1 题目在数据分析中,AdaBoost算法属于哪一类算法? A. 分类算法 B. 聚类算法 C. 回归算法 D. 关联规则算法 相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏
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