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具有自适应损失函数的动态AdaBoost算法
具有自适应损失函数的动态AdaBoost算法
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具有自适应损失函数的动态AdaBoost算法
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论文研究-距离和损失函数约束正则化的AdaBoost算法.pdf
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基于距离函数和损失函数正则化的权值更新模式,使用相关熵距离函数,Itakura-Saito距离函数,指数一次近似距离和相关熵损失函数结合,实现了三种AdaBoost弱分类器权值更新算法。使用UCI数据库数据对提出的三种算法AdaBoostRE,AdaBoostIE,AdaBoostEE与Real AdaBoost,Gentle AdaBoost和Modest AdaBoost算法作了比较,可以看到
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一种基于指数损失函数的多类分类AdaBoost算法及其应用.pdf
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基于自适应角度损失函数的深度人脸识别算法研究
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MATLAB实现自适应提升算法(adaboost),案例丰富【数学建模、科学计算算法】.zip
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总结,MATLAB实现的Adaboost算法不仅提供了理解和实践机器学习中集成方法的机会,还展示了如何利用MATLAB进行高效的数据处理和建模。通过学习和应用这些案例,我们可以提升在数学建模、科学计算和科研数据分析中的...
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8 使用BP_Adaboost算法弱分离器预测_bp神经网络matlab_
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matlab神经网络和优化算法:59 使用BP_Adaboost算法弱分离器预测.zip
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matlab优化算法:贝叶斯分类器和BP_ADABOOST算法强分类器和弱分类器通过三个matlab建模案例.zip
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在MATLAB中,可以使用`adaboostM1`函数来实现ADABOOST算法。 在ADABOOST中,弱分类器通常是决策树或 stump(简单的决策树)。这个压缩包可能包括了如何用MATLAB创建这些弱分类器,以及如何通过ADABOOST将它们组合成...
adaboost算法
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matlab神经网络和优化算法:59使用BP_Adaboost算法弱分离器预测.zip
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在本资料中,主题聚焦于MATLAB环境下的神经网络与优化算法应用,特别是结合了BP(Backpropagation)神经网络和Adaboost算法来构建弱分离器进行预测。这是一个复杂而强大的机器学习方法,用于处理分类问题。让我们...
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深入神经网络案例:8 使用BP_Adaboost算法弱分离器预测.zip
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Adaboost人脸检测算法研究及_OpenCV实现
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这表明,基于Adaboost算法的OpenCV人脸检测器具有较高的准确度和实时性。 ### 结论 综上所述,《Adaboost人脸检测算法研究及OpenCV实现》一文详细介绍了Adaboost算法在人脸检测中的应用,重点讲解了扩展的Haar特征...
深入神经网络案例包含车牌识别人脸识别故障检测:2 使用BP_Adaboost算法弱分离器预测.zip
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自适应特征筛选的地雷目标AdaBoost分类器
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为解决前视地表穿透虚拟孔径雷达中地雷的分类问题,在传统AdaBoost算法的基础上,将特征选择作为弱分类器迭代的一部分,并将恒探测率下的虚警率作为特征选择的代价函数,提出一种基于弱分类器迭代及自适应特征选择的分类...
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