Adaboost(Adaptive Boosting)是一种集成学习算法,它通过组合多个弱分类器,得到一个强分类器,提高了分类的准确率。Adaboost的基本思想是对训练样本进行加权,使得分类错误的样本得到更高的权重,然后训练一个新的分类器,直到达到预定的准确率或者分类器数量。 在实际应用中,SVM和Adaboost可以结合使用,提高分类效果和训练速...
SVM附录 1. 范数 向量的范数可以简单形象的理解为向量的长度,或者向量到零点的距离,或者相应的两个点之间的距离。 向量的范数定义:向量的范数是一个函数||x||,满足非负性||x|| >= 0,齐次性||cx|| = |c| ||x|| ,三角不等式||x+y|| <= ||x|| + ||y||。 向量的范数可以简单形象的理解为向...
本发明公开了一种基于AdaBoostSVM集成学习算法的行人检测方法,其特征在于,所述方法包括如下步骤:S1:建立行人图像的数据库;S2:得到图像样本的特征向量;S3:对样本集进行采样,得到T组样本集;S4:得到T个分类器;S5:采集需要检测的行人图像;S6:得到需要检测图像的特征向量;S7:将需要检测图像的特征向量放入T个分类器...
值得注意的是, 在具体选择模型的时候,需要结合具体所研究的数据特征进行选择模型; 例如,没有smote采样的模型由于训练的样本不平衡, 在测试集上的准确率较高但是在训练集上的AUC较少, 容易发生误判, 对于未知Output的分布未知的数据, 则Smote的采样显得必要了。 SMOTE逻辑回归、SVM、随机森林、AdaBoost和XGBoost分析严...
文本分类学习(六) AdaBoost和SVM 直接从特征提取,跳到了BoostSVM,是因为自己一直在写程序,分析垃圾文本,和思考文本分类用于识别垃圾文本的短处。自己学习文本分类就是为了识别垃圾文本。 中间的博客待自己研究透彻后再补上吧。 因为获取垃圾文本的时候,发现垃圾文本不是简单的垃圾文本,它们具有多个特性:...
Adaboost是一种迭代算法，其核心的思想就是针对同一个训练集训练不同的分类器，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器。但是算法本身是通过改变数据分布来达到实现，它根据每次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，来判断每个样本的权值。将修改过权值的新数据...
SVM-Adaboost支持向量机结合AdaBoost多输入单输出回归预测是一种基于机器学习和集成学习的预测方法,其主要思想是将支持向量机(SVM)和AdaBoost算法相结合,通过多输入单输出回归模型进行预测。 具体流程如下: 数据预处理:对原始数据进行清洗、归一化和分割等预处理步骤。
摘要针对传统的高层语义提取方法对训练数据集的高度依赖以及准确率不足的问题,提出一种基于 Adaboost SVM的高层次语义概念提取方法,将 SVM作为 Adaboost的弱分类器训练方法,并充分利用 Adaboost对训练数据的平衡及融合弱分类器的特点,提取出高可靠的语义检测器。实验结果表明,与传统方法相比,该方法不仅跨越训练数据不...
一种基于AdaBoost—SVM的流量分类方法
一种基于SVM和AdaBoost的Web实体信息抽取方法