关于boost算法 boost算法是基于PAC学习理论(probably approximately correct)而建立的一套集成学习算法(ensemble learning).其根本思想在于通过多个简单的弱分类器,构建出准确率很高的强分类器,PAC学习理论证实了这一方法的可行性.下面关于几种Boost算法的比较,是基于文章<Additive Logistic Regression a Statistical View of Boosting>整理的. 几种boost算法步骤 通常使用最多…

A Gentle Introduction to the Gradient Boosting Algorithm for Machine Learning by Jason Brownlee on September 9, 2016 in XGBoost 0 0 0 0   Gradient boosting is one of the most powerful techniques for building predictive models. In this post you will d…

Do not go gentle into that good night By:Dylan Thomas   Do not go gentle into that good night,Old age should burn and rave at close of day;Rage, rage against the dying of the light.Though wise men at their end know dark is right,Because their words h…

.Net常用的就是微软的EF框架和Nhibernate,这两个框架用的都比较多就不做详细介绍了,今天我们来看看Gentle.Net,Gentle.Net是一个开源的优秀O/R Mapping的对象持久化框架.Gentle.Net在配置和使用上要远比NHibernate简单很多. Gentle.Net可以说是比较容易上手,语法使用也相对简单,但Gentle.Net的使用要依赖一个东西,那就是代码生成器,因为这对于它来说,是最重要的一步了,这个代码生成使用起来也很方便,本文也会给大家来介绍这个代码生…

A Gentle Guide to Machine Learning Machine Learning is a subfield within Artificial Intelligence that builds algorithms that allow computers to learn to perform tasks from data instead of being explicitly programmed. Got it? We can make machines lear…

by Jason Brownlee on December 20, 2017 in Better Deep Learning Transfer learning is a machine learning method where a model developed for a task is reused as the starting point for a model on a second task. It is a popular approach in deep learning w…

An Overview: System of Linear Equations Basically, linear algebra solves system of linear equations (where variables/unknowns are linear with power of 1). Our aim is to find a vector solution which satisfy a system of linear equations, which is a col…

1.图是什么? 本文给出得图的定义为:A graph represents the relations (edges) between a collection of entities (nodes). 即:图表示实体(节点)集合之间的关系(边). 其中 $V$  表示顶点,$E$  表示边,$U$  表示全局.可以看到每一个定义后面都有一个 attributes,这意味着我们不能只关注图的一个结构信息,还应该关注属性信息,比如节点的邻居数,边的权重,最长路径等等. $V$:节点信息(节点标识.…

1.boosting Boosting方法是一种用来提高弱分类算法准确度的方法,这种方法通过构造一个预测函数系列,然后以一定的方式将他们组合成一个预测函数.他是一种框架算法,主要是通过对样本集的操作获得样本子集,然后用弱分类算法在样本子集上训练生成一系列的基分类器. 在boosting算法产生之前,还出现过两种比较重要的将多个分类器整合为一个分类器的方法,即boostrapping方法和bagging方法. 1.1 bootstrapping方法的主要过程 i)重复地从一个样本集合D中采样n个样…

boost.cpp文件下: bool CvCascadeBoost::train( const CvFeatureEvaluator* _featureEvaluator, int _numSamples, int _precalcValBufSize, int _precalcIdxBufSize, const CvCascadeBoostParams& _params ) 函数是boost方法的入口函数. // 部分代码,设置参数 set_params( _params ); // 如果是l…