adaboost

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    Adaboostアルゴリズムの基本的な理解

    私はAdaboostの仕組みを理解しようとしている初心者学習の機械です。 アダブーストがの使用が *分類*弱いの強識別器を作成するように設定されますどのように私は説明する多くの記事を読みました。 しかし、私は "Adaboostが強い分類子を作成する文"を理解するのに問題があるようです。 私はAdaboostの実装を見たとき、私はそれが「実際に」何とかテストフェーズでの強識別器を作成しますが、より
    machine-learning adaboost 2012-04-07

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    scikit-learnで異なる基礎推定量でadaboostを使用するには？

    私はscikit-learningの回帰のためにいくつかの基底推定子でadaboostを使用したいと思いますが、それを行うことができるクラスはありません。ソースコードを変更する以外は何もできませんか？
    python machine-learning scikit-learn adaboost ensemble-learning 2016-05-08

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    Adaboostを使った特徴ベクトルのベストフィーチャの選択

    Adaboostの仕組みに関するいくつかのドキュメントを読みましたが、いくつか質問があります。 私はまたに重み弱識別器から離れたデータからアダブーストもピック最高の機能ということで効率的な分類を実行するためにテスト段階でそれらを使用して読みました。 Adaboostはどのようにデータから最高の機能を選んでいますか？ ご理解いただける場合はアダボーストが間違っています！
    machine-learning adaboost 2012-04-07

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    Viola Jones/AdaBoostの学習段階

    Viola Jones algorithmのトレーニング段階を理解している問題があります。 私は限り私はそれを理解し、擬似コードでアルゴリズムを与える： # learning phase of Viola Jones foreach feature # these are the pattern, see figure 1, page 139 # these features are
    algorithm image-processing machine-learning face-detection adaboost 2012-04-15

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    Javaで複数次元のAdaboostを実装する

    私はJavaでAdaBoostの実装を行っています。 2D 3Dまたは10Dで "double"座標の作業が必要です。 Javaで見つかったのは、バイナリデータ（0,1）であり、多次元空間ではありません。 私は現在、寸法を表すために昇圧用の分類器を初期化する方法を探しています。 私はJavaで多次元空間を表現する方法についての提案を探して、そしてどのように開始するように分類子を初期化しますよ。 [
    java artificial-intelligence machine-learning classification adaboost 2012-01-08

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    AdaBoostアルゴリズムを使用したビオラジョーンズの顔検出の仕組みは？

    私はヴィオラ・ジョーンズの方法について多くのことを読んだことがありますが、矩形の「弱いクラシファイア」、「強いクラシファイア」、「サブウィンドウ」については理解できません。 "閾値"はどうですか？どのように私はしきい値を知ることができますか？ 誰でも助けてくれますか？
    image-processing face-detection adaboost viola-jones 2012-04-19

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    Matlab WekaインターフェイスAdaBoostの問題：範囲外例外

    私はファイル交換から得たMatlab Wekaインターフェイスを使用していくつかのクロス検証を行っています。私のループ構造はWekaのロジスティック分類器でうまくいくようです。私はトレーニングセット内のインスタンスの数がより大きい場合、これはのみ発生することをいくつかのテストを介して決定している ??? Java exception occurred: java.lang.ArrayIndexOu
    matlab weka adaboost 2012-04-21

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    AdaBoostClassifier（sklearn）

    私はマルチクラスマルチラベル問題/ にRandomForestClassifierでAdaBoostClassifier使用しようとしています（間違っては、それはしていません！）、ここで、y 'Xの真のラベル'です。どこが間違っていますか？ありがとう！
    machine-learning scikit-learn random-forest adaboost multilabel-classification 2016-04-08

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    scikit adaboost feature_importance_

    pythonで実装されたadaboostアルゴリズムはどのように機能の割り当てを各機能に割り当てるのですか？私は機能の選択にそれを使用しており、私のモデルはfeature_importance_の値に基づいて機能の選択を適用する方が優れています。
    feature-selection adaboost ensemble-learning 2016-04-16

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    デシジョンツリー内のサンプルの重み付け

    すべてのサンプルに均等に重み付けされたデシジョンツリーを構築しました。異なるサンプルに異なる重みを与える決定木を構築する。私が必要とするのは、情報利得を計算する前に期待エントロピーを見つけることだけです。私は進んでいく方法がちょっと混乱しています.... 例：pの正のノードとnの負のノードを含むノードを考えてみましょう。ノードのエントロピーは-p/(p+n)log(p/(p+n)) -n/(p+n
    machine-learning scikit-learn decision-tree adaboost 2016-04-18
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