自适应增强算法)
以弱分类器为决策树桩,用 AdaBoost 算法学习了一个强分类器
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【资源说明】 基于弱分类器为决策树桩AdaBoost算法学习一个强分类器python源码+超详细注释.zip 基于弱分类器为决策树桩AdaBoost算法学习一个强分类器python源码+超详细注释.zip 基于弱分类器为决策树桩AdaBoost算法学习一个强分类器python源码+超详细注释.zip 基于弱分类器为决策树桩AdaBoost算法学习一个强分类器python源码+超详细注释.zip 基于弱分类器为决策树桩AdaBoost算法学习一个强分类器python源码+超详细注释.zip 基于弱分类器为决策树桩AdaBoost算法学习一个强分类器python源码+超详细注释.zip 【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载,沟通交流,互相学习,共同进步!
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基于弱分类器为决策树桩AdaBoost算法学习一个强分类器python源码+超详细注释.zip (8个子文件)
main.py 7KB
.idea
Adaboost.iml 352B
misc.xml 196B
inspectionProfiles
profiles_settings.xml 174B
modules.xml 268B
.gitignore 47B
训练数据.png 80KB
README.md 105B
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